tf.contrib.training.StopAfterNEvalsHook
Выполняет хук, используемый процедурами оценки, для выполнения N раз.
Наследуется от: SessionRunHook
tf.contrib.training.StopAfterNEvalsHook(
num_evals, log_progress=True
)
| Аргументы | |
|---|---|
num_evals | Количество оценок для выполнения. Если установлено в None, будет итеративно обрабатываться набор данных до тех пор, пока не будут исчерпаны все входные данные. |
log_progress | Вести ли журнал прогресса оценки, по умолчанию True. |
Методы
after_create_session
after_create_session(
session, coord
)
Вызывается при создании новой сессии TensorFlow.
Этот метод используется для сигнализации хукам о создании новой сессии. Это имеет два ключевых отличия от ситуации, когда вызывается `after_run`:
- Когда этот метод вызывается, граф окончательно скомпилирован, и к нему больше нельзя добавлять операции.
- Этот метод также вызывается в результате восстановления обернутой сессии, а не только в начале всей сессии.
| Аргументы | |
|---|---|
session | Созданная сессия TensorFlow. |
coord | Объект Coordinator, отслеживающий все потоки. |
after_run
after_run(
run_context, run_values
)
Вызывается после каждого вызова run().
Аргумент `results` содержит результаты запрошенных операций/тензоров вызовом `run()`.
Аргумент `run_context` — тот же, что передается в вызов `run()`. Вызов `run_context.request_stop()` может использоваться для остановки итерации.
Если в `run_context` возникло какое-либо исключение, то `after_run` не вызывается.
| Аргументы | |
|---|---|
run_context | Объект `run_context`. |
run_values | Объект `SessionRunValues`. |
before_run
before_run(
run_context
)
Вызывается перед каждым вызовом run().
Из этого вызова можно вернуть объект `run_metadata`, указывающий операции или тензоры для добавления в предстоящий вызов `run()`. Эти операции/тензоры будут выполнены вместе с операциями/тензорами, изначально переданными в исходный вызов `run()`. Возвращаемые аргументы `run` также могут содержать данные для добавления в вызов `run()`.
Аргумент `run_context` — это объект `SessionRunContext`, предоставляющий информацию о предстоящем вызове `run`: исходно запрошенные операции/тензоры, сессия TensorFlow.
На данном этапе граф окончательно скомпилирован, и к нему нельзя добавлять операции.
| Аргументы | |
|---|---|
run_context | Объект `run_context`. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| None или объект `run_metadata`. |
begin
begin()
Вызывается один раз перед использованием сессии.
При вызове используется стандартный граф, который будет запущен в сессии. Хук может изменять граф, добавляя к нему новые операции. После вызова `begin` граф будет окончательно скомпилирован, и другие коллбэки больше не смогут изменять граф. Второй вызов `begin` для того же графа не должен изменять граф.
end
end(
session
)
Вызывается в конце сессии.
Аргумент `session` может быть использован, если хук хочет выполнить завершающие операции, такие как сохранение последней контрольной точки.
Если в `session` возникает исключение, отличное от `OutOfRangeError` или `StopIteration`, то `end` не вызывается. Обратите внимание на разницу в поведении `after_run` и `end`, когда `session` вызывает `OutOfRangeError` или `StopIteration`. В этом случае `end` вызывается, но `after_run` нет.
| Аргументы | |
|---|---|
session | Сессия TensorFlow, которая будет вскоре закрыта. |
© 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/training/StopAfterNEvalsHook