Spec-Zone.ru › TensorFlow 1.15

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

Просмотреть исходный код

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

Просмотреть исходный код

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

Просмотреть исходный код

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

Просмотреть исходный код

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

Просмотреть исходный код

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

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API