Spec-Zone.ru › TensorFlow 1.15

tf.contrib.training.SummaryAtEndHook

Обработка, которая сохраняет сводку с результатами оценки.

Наследуется от: SessionRunHook

tf.contrib.training.SummaryAtEndHook(
    log_dir=None, summary_writer=None, summary_op=None, feed_dict=None
)
Аргументы
log_dir Каталог, в который сохраняются события сводки. Используется только тогда, когда summary_writer не указан.
summary_writer tf.compat.v1.summary.FileWriter для записи событий сводки.
summary_op Операция сводки для выполнения. Если оставить значение по умолчанию None, то используются все сводки в коллекции tf.GraphKeys.SUMMARIES.
feed_dict Необязательный словарь feed для использования при оценке сводок.
Исключения
ValueError Если и log_dir, и summary_writer являются None.

Методы

after_create_session

Просмотреть исходный код

after_create_session(
    session, coord
)

Вызывается при создании новой сессии TensorFlow.

Этот метод вызывается для уведомления обработчиков о создании новой сессии. Это имеет два существенных отличия от ситуации, когда вызывается begin:

  • Когда этот метод вызывается, граф завершен, 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 Сессия TensorFlow, которая была создана.
coord Объект Coordinator, который отслеживает все потоки.

after_run

Просмотреть исходный код

after_run(
    run_context, run_values
)

Вызывается после каждого вызова run().

Аргумент run_values содержит результаты запрошенных операций/тензоров функцией before_run().

Аргумент run_context тот же, что и передаваемый в вызов before_run. run_context.request_stop() может быть вызван для остановки итерации.

Если session.run() вызывает какие-либо исключения, то after_run() не вызывается.

Аргументы
run_context Объект SessionRunContext.
run_values Объект SessionRunValues.

before_run

Просмотреть исходный код

before_run(
    run_context
)

Вызывается перед каждым вызовом run().

Можно вернуть из этого вызова объект SessionRunArgs, указывающий операции или тензоры для добавления к предстоящему вызову run(). Эти операции/тензоры будут выполнены вместе с операциями/тензорами, первоначально переданными в исходный вызов run(). Аргументы вызова run, которые вы возвращаете, также могут содержать значения feed, которые будут добавлены к вызову run().

Аргумент run_context — это объект SessionRunContext, который предоставляет информацию о предстоящем вызове run(): первоначально запрошенных операциях/тензорах, сессии TensorFlow.

На этом этапе граф завершен, и к нему нельзя больше добавлять операции.

Аргументы
run_context Объект SessionRunContext.
Возвращаемое значение
None или объект SessionRunArgs.

begin

Просмотреть исходный код

begin()

Вызывается один раз перед использованием сессии.

При вызове текущий граф — это тот, который будет запущен в сессии. Обработчик может изменять граф, добавляя к нему новые операции. После вызова begin() граф будет завершен, и другие обратные вызовы 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 использоваться в случае, если обработчик хочет выполнить заключительные операции, такие как сохранение последней контрольной точки.

Если session.run() вызывает исключение, отличное от OutOfRangeError или StopIteration, то end() не вызывается. Обратите внимание на разницу в поведении end() и after_run(), когда session.run() вызывает OutOfRangeError или StopIteration. В этом случае end() вызывается, но after_run() не вызывается.

Аргументы
session Сессия TensorFlow, которая скоро будет 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/SummaryAtEndHook

Spec-Zone.ru

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