tf.train.checkpoints_iterator

Непрерывно возвращает новые файлы контрольных точек по мере их появления.

tf.train.checkpoints_iterator(
    checkpoint_dir, min_interval_secs=0, timeout=None, timeout_fn=None
)

Итератор проверяет наличие новых контрольных точек только тогда, когда поток управления вернулся к нему. Это означает, что он может пропустить контрольные точки, если выполнение вашего кода между итерациями занимает больше времени, чем min_interval_secs или интервал, в который записываются новые контрольные точки.

Аргумент timeout — максимальное количество секунд ожидания новой контрольной точки. Он используется в сочетании с аргументом timeout_fn, следующим образом:

• Если таймаут истекает, и timeout_fn не было указано, итератор перестаёт возвращать значения.
• Если timeout_fn было указано, эта функция вызывается, и если она возвращает истинное значение булевого типа, итератор прекращает возвращать значения.
• Если функция возвращает ложное значение булевого типа, итератор возобновляет ожидание новых контрольных точек. В этот момент снова применяется логика таймаута.

Это поведение позволяет вызывающим сторонам контролировать, что делать, если контрольные точки не генерируются достаточно быстро или перестают генерироваться. Например, если вызывающие стороны могут определить, что обучение остановлено и известно, что новые контрольные точки не будут генерироваться, они могут предоставить timeout_fn , которая возвращает True, когда обучение остановлено. Если они знают, что обучение продолжается, они возвращают False вместо этого.

Возвращаемые значения:

Пути к файлам последних контрольных точек по мере их поступления.