tf.contrib.learn.Trainable

Интерфейс для объектов, которые можно обучить, например, с помощью Experiment.

ЭТОТ КЛАСС УСТАНОВЛЕН КАК УСТАРЕВШИЙ.

Методы

`fit`

@abc.abstractmethod
fit(
    x=None, y=None, input_fn=None, steps=None, batch_size=None, monitors=None,
    max_steps=None
)

Обучает модель с помощью обучающих данных x предсказания и y метки.

Аргументы
`x`	Матрица формы [n_samples, n_features...] или словарь матриц. Может быть итератором, возвращающим массивы признаков или словари массивов признаков. Образцы обучающих данных для обучения модели. Если задано, то `input_fn` должно быть `None`.
`y`	Вектор или матрица [n_samples] или [n_samples, n_outputs] или словарь аналогичных. Может быть итератором, возвращающим массив меток или словарь массивов меток. Значения меток обучения (метки классов в классификации, вещественные числа в регрессии). Если задано, то `input_fn` должно быть `None`. Примечание: Для классификации значения меток должны быть целыми числами, представляющими индекс класса (т. е. значения от 0 до n_classes-1).
`input_fn`	Функция ввода, возвращающая кортеж: features - `Tensor` или словарь имени признака типа строка в `Tensor`. labels - `Tensor` или словарь `Tensor` с метками. Если input_fn задано, то `x`, `y`, и `batch_size` должны быть `None`.
`steps`	Количество шагов, на которых необходимо обучить модель. Если `None`, обучение будет продолжаться вечно. 'steps' работает инкрементно. Если вы вызываете два раза fit(steps=10), тогда обучение происходит в общей сложности 20 шагов. Если вы не хотите иметь инкрементное поведение, пожалуйста, задайте `max_steps` вместо этого. Если задано, то `max_steps` должно быть `None`.
`batch_size`	Размер мини-пакета для использования на входе, по умолчанию совпадает с первым измерением `x`. Должно быть `None` если `input_fn` предоставлено.
`monitors`	Список экземпляров подкласса `BaseMonitor`. Используется для обратных вызовов внутри цикла обучения.
`max_steps`	Общее количество шагов для обучения модели. Если `None`, обучение будет продолжаться вечно. Если задано, то `steps` должно быть `None`. Два вызова `fit(steps=100)` означают 200 итераций обучения. С другой стороны, два вызова `fit(max_steps=100)` означают, что второй вызов не выполнит ни одной итерации, так как первый вызов выполнил все 100 шагов.

Возвращаемое значение
`self`, для цепочки вызовов.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/learn/Trainable