TrainSpec определяет входные данные для обучения, а также его продолжительность. Дополнительные хуки запускаются на различных этапах обучения.
Аргументы
input_fn
Функция, предоставляющая входные данные для обучения в виде мини-пакетов. См. Предопределенные оценщики для получения дополнительной информации. Функция должна создавать и возвращать один из следующих элементов:
Объект 'tf.data.Dataset': Выходные данные объекта Dataset должны быть кортежем (features, labels) с теми же ограничениями, что и ниже.
Кортеж (features, labels): где features — это Tensor или словарь, содержащий имя функции и Tensor, а labels — это Tensor или словарь, содержащий имя метки и Tensor.
max_steps
Целое число. Положительное число полных шагов для обучения модели. Если None, обучение продолжается бесконечно. Обучение input_fn не должно генерировать OutOfRangeError или StopIteration исключения. Подробности см. в разделе условия остановки train_and_evaluate.
hooks
Итерируемый список объектов tf.train.SessionRunHook, которые выполняются на всех рабочих узлах (включая главный) во время обучения.
Возбуждает
ValueError
Если любой из входных аргументов является недопустимым.
TypeError
Если любой из аргументов не имеет ожидаемого типа.
