tf.train.FeedFnHook
Выполняет feed_fn и устанавливает feed_dict соответственно.
Наследуется от: SessionRunHook
tf.train.FeedFnHook(
feed_fn
)
| Аргументы | |
|---|---|
feed_fn | функция, которая не принимает аргументов и возвращает dict из Tensor для подачи. |
Методы
after_create_session
after_create_session(
session, coord
)
Вызывается при создании новой сессии TensorFlow.
Это вызывается для сигнализации хукам о том, что была создана новая сессия. Это имеет два существенных отличия от ситуации, когда begin вызывается:
- Когда это вызывается, граф окончательно скомпонован, и к нему больше нельзя добавлять операции.
- Этот метод также будет вызван 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 run_values содержит результаты запрошенных операций/тензоров в before_run().
Аргумент run_context тот же, что и передаваемый в вызов before_run. run_context.request_stop() можно вызвать 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
before_run(
run_context
)
Вызывается перед каждым вызовом run().
Вы можете вернуть из этого вызова объект SessionRunArgs, указывающий на операции или тензоры для добавления в предстоящий вызов run(). Эти операции/тензоры будут выполнены вместе с операциями/тензорами, изначально переданными в исходный вызов run(). Аргументы run, которые вы возвращаете, также могут содержать данные для добавления в вызов run().
Аргумент run_context - объект SessionRunContext, предоставляющий информацию о предстоящем вызове run(): изначально запрошенные операции/тензоры, сессия TensorFlow.
На этом этапе граф окончательно сформирован, и вы больше не можете добавлять операции.
| Аргументы | |
|---|---|
run_context | Объект SessionRunContext. |
| Возвращает | |
|---|---|
None или объект SessionRunArgs. |
begin
begin()
Вызывается один раз перед использованием сессии.
При вызове, используется по умолчанию граф, который будет запущен в сессии. Хук может изменять граф, добавляя в него новые операции. После вызова begin() граф будет окончательно сформирован, и другие коллбеки больше не смогут его изменять. Второй вызов begin() для того же графа, не должен изменять граф.
end
end(
session
)
Вызывается в конце сессии.
Аргумент session можно использовать в случае, если хук хочет выполнить итоговые операции, например, 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/train/FeedFnHook