tf.compat.v1.train.Scaffold

Структура для создания или сбора элементов, обычно необходимых для обучения модели.

tf.compat.v1.train.Scaffold(
    init_op=None, init_feed_dict=None, init_fn=None, ready_op=None,
    ready_for_local_init_op=None, local_init_op=None, summary_op=None, saver=None,
    copy_from_scaffold=None, local_init_feed_dict=None
)

При построении модели для обучения вам обычно нужны операции для инициализации переменных, Saver для их контрольных точек, операция для сбора сводок для визуализатора и так далее.

Различные библиотеки, построенные поверх основной библиотеки TensorFlow, занимаются созданием некоторых или всех этих элементов и хранением их в известных коллекциях в графе. Класс Scaffold помогает выбрать эти элементы из коллекций графа, создавая и добавляя их в коллекции при необходимости.

Если вы вызываете конструктор scaffold без каких-либо аргументов, он будет выбирать элементы из коллекций, создавая значения по умолчанию при необходимости при вызове scaffold.finalize(). Вы можете передавать аргументы в конструктор, чтобы предоставить свои собственные элементы. Элементы, которые вы передаёте в конструктор, не добавляются в коллекции графа.

Следующие элементы напрямую доступны в качестве атрибутов объекта Scaffold:

saver: Объект tf.compat.v1.train.Saver, отвечающий за сохранение переменных. По умолчанию выбирается из и сохраняется в коллекцию SAVERS в графе.
init_op: Операция для выполнения инициализации переменных. По умолчанию выбирается из и сохраняется в коллекцию INIT_OP в графе.
ready_op: Операция для проверки инициализации переменных. По умолчанию выбирается из и сохраняется в коллекцию READY_OP в графе.
ready_for_local_init_op: Операция для проверки того, что глобальное состояние было инициализировано, и можно запустить local_init_op. По умолчанию выбирается из и сохраняется в коллекцию READY_FOR_LOCAL_INIT_OP в графе. Это необходимо, когда инициализация локальных переменных зависит от значений глобальных переменных.
local_init_op: Операция для инициализации локальных переменных. По умолчанию выбирается из и сохраняется в коллекцию LOCAL_INIT_OP в графе.
summary_op: Операция для запуска и слияния сводок в графе. По умолчанию выбирается из и сохраняется в коллекцию SUMMARY_OP в графе.

Вы также можете передать следующие дополнительные элементы в конструктор:

init_feed_dict: Словарь данных сеанса, который должен использоваться при выполнении операции инициализации.
init_fn: Вызываемый объект для выполнения дополнительных инициализаций после выполнения операции инициализации. Вызываемый объект будет вызываться как init_fn(scaffold, session).

Args
`init_op`	Необязательная операция для инициализации переменных.
`init_feed_dict`	Необязательный словарь данных сеанса для использования при выполнении init_op.
`init_fn`	Необязательная функция для инициализации модели после выполнения init_op. Будет вызвана как `init_fn(scaffold, session)`.
`ready_op`	Необязательная операция для проверки инициализации переменных. Должна возвращать пустой тензор строки 1D, когда переменные инициализированы, или непустой тензор строки 1D, перечисляющий имена неинициализированных переменных.
`ready_for_local_init_op`	Необязательная операция для проверки того, что глобальные переменные инициализированы и `local_init_op` можно запустить. Должна возвращать пустой тензор строки 1D, когда глобальные переменные инициализированы, или непустой тензор строки 1D, перечисляющий имена неинициализированных глобальных переменных.
`local_init_op`	Необязательная операция для инициализации локальных переменных.
`summary_op`	Необязательная операция для сбора всех сводок. Должна возвращать скалярный тензор строки, содержащий сериализованный `Summary` протокол.
`saver`	Необязательный объект `tf.compat.v1.train.Saver` для сохранения и восстановления переменных. Также может быть объектом `tf.train.Checkpoint`, в этом случае сохраняются контрольные точки на основе объектов. Это также загрузит некоторые контрольные точки на основе объектов, сохраненные где-то ещё, но эта загрузка может быть ненадежной, так как она использует фиксированные ключи, а не выполняет полную проверку на основе графа. Например, если у переменной есть два пути из объекта `Checkpoint` , потому что два объекта `Model` используют объект `Layer` , который его владеет, удаление одного `Model` может изменить ключи и нарушить загрузку контрольных точек через этот API, тогда как проверка на основе графа будет сопоставлять переменную через другой `Model`.
`copy_from_scaffold`	Необязательный объект scaffold для копирования полей. Его поля будут перезаписаны предоставленными полями в этой функции.
`local_init_feed_dict`	Необязательный словарь данных сеанса для использования при выполнении local_init_op.

Attributes
`init_feed_dict`
`init_fn`
`init_op`
`local_init_feed_dict`
`local_init_op`
`ready_for_local_init_op`
`ready_op`
`saver`
`summary_op`

Методы

`default_local_init_op`

Просмотреть исходный код

@staticmethod
default_local_init_op()

Возвращает операцию, которая объединяет операции инициализации локальных переменных по умолчанию.

Эта операция используется во время инициализации сеанса, когда scaffold инициализируется без указания аргумента local_init_op. Она включает в себя tf.compat.v1.local_variables_initializer, tf.compat.v1.tables_initializer, а также инициализирует локальные ресурсы сеанса.

Returns
Операция инициализации локальных переменных по умолчанию Scaffold.

`finalize`

Просмотреть исходный код

finalize()

Создаёт операции при необходимости и завершает работу графа.

`get_or_default`

Просмотреть исходный код

@staticmethod
get_or_default(
    arg_name, collection_key, default_constructor
)

Получить из кэша или создать операцию по умолчанию.

© 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/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/train/Scaffold