tf.contrib.training.evaluate_repeatedly

Повторно ищет контрольную точку в checkpoint_dir и оценивает её.

tf.contrib.training.evaluate_repeatedly(
    checkpoint_dir, master='', scaffold=None, eval_ops=None, feed_dict=None,
    final_ops=None, final_ops_feed_dict=None, eval_interval_secs=60, hooks=None,
    config=None, max_number_of_evaluations=None, timeout=None, timeout_fn=None
)

Во время одной оценки eval_ops выполняется до тех пор, пока сессия не будет прервана или не будет запрошен её завершение. Обычно это запрашивается с помощью tf.contrib.training.StopAfterNEvalsHook, что приводит к eval_ops выполнению запрошенное количество раз.

По желанию, пользователь может передать final_ops, единственный Tensor, список Tensors или словарь из имён в Tensors. final_ops оценивается один раз после того, как eval_ops завершил работу, и полученные значения final_ops возвращаются. Если final_ops оставлено как None, то None возвращается.

Можно также использовать tf.contrib.training.SummaryAtEndHook для записи итогов после того, как eval_ops были выполнены. Если eval_ops является None, сводки выполняются сразу после восстановления контрольной точки модели.

Обратите внимание, что evaluate_once создаёт локальную переменную, используемую для отслеживания количества выполненных оценок с помощью tf.contrib.training.get_or_create_eval_step. Следовательно, если пользовательская операция локальной инициализации предоставляется через scaffold, вызывающий должен убедиться, что операция локальной инициализации также инициализирует шаг оценки.