tf.compat.v1.train.SingularMonitoredSession

Объект, похожий на сессию, который обрабатывает инициализацию, восстановление и хуки.

tf.compat.v1.train.SingularMonitoredSession(
    hooks=None, scaffold=None, master='', config=None, checkpoint_dir=None,
    stop_grace_period_secs=120, checkpoint_filename_with_path=None
)

Обратите внимание, что это средство не рекомендуется для распределённых настроек. Для распределённых настроек используйте tf.compat.v1.train.MonitoredSession. Различия между MonitoredSession и SingularMonitoredSession следующие:

MonitoredSession обрабатывает AbortedError и UnavailableError для распределённых настроек, но SingularMonitoredSession — нет.
MonitoredSession может быть создан в режимах chief или worker. SingularMonitoredSession всегда создаётся как chief.
Вы можете получить доступ к исходному объекту tf.compat.v1.Session, используемому SingularMonitoredSession, тогда как в MonitoredSession исходная сессия является приватной. Это можно использовать:
- Для run без хуков.
- Для сохранения и восстановления.
Все остальные функции идентичны.

Пример использования:

saver_hook = CheckpointSaverHook(...)
summary_hook = SummarySaverHook(...)
with SingularMonitoredSession(hooks=[saver_hook, summary_hook]) as sess:
  while not sess.should_stop():
    sess.run(train_op)

Инициализация: при создании подключённая сессия выполняет следующие действия в указанном порядке:

вызывает hook.begin() для каждого заданного хука
завершает граф с помощью scaffold.finalize()
создаёт сессию
инициализирует модель с помощью операций инициализации, предоставленных Scaffold
восстанавливает переменные, если существует контрольная точка
запускает исполнители очереди

Запуск: при вызове run() подключённая сессия выполняет следующие действия:

вызывает hook.before_run()
вызывает TensorFlow session.run() с объединёнными вызовами и feed_dict
вызывает hook.after_run()
возвращает результат запрошенного пользователем session.run()

Выход: при close(), подключённая сессия выполняет следующие действия в порядке:

вызывает hook.end()
закрывает исполнители очереди и сессию
подавляет ошибку OutOfRange , которая указывает, что все входные данные обработаны, если SingularMonitoredSession используется в качестве контекста.

Аргументы
`hooks`	Перечислитель `SessionRunHook' objects. </td> </tr><tr> <td>`scaffold`</td> <td> A`Scaffold`used for gathering or building supportive ops. If not specified a default one is created. It's used to finalize the graph. </td> </tr><tr> <td>`master`</td> <td>`Строка`representation of the TensorFlow master to use. </td> </tr><tr> <td>`config`</td> <td>`ConfigProto`proto used to configure the session. </td> </tr><tr> <td>`checkpoint_dir`</td> <td> A string. Optional path to a directory where to restore variables. </td> </tr><tr> <td>`stop_grace_period_secs`</td> <td> Number of seconds given to threads to stop after`close()`has been called. </td> </tr><tr> <td>`checkpoint_filename_with_path`	Строка. Необязательный путь к файлу контрольной точки, из которого нужно восстановить переменные.

Атрибуты
`graph`	Граф, запущенный в этой сессии.

Подклассы

class StepContext

Методы

`close`

Просмотреть исходный код

close()

`raw_session`

Просмотреть исходный код

raw_session()

Возвращает базовый объект TensorFlow.Session.

`run`

Просмотреть исходный код

run(
    fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None
)

Запустить операции в контролируемой сессии.

Этот метод полностью совместим с методом tf.Session.run().

Аргументы
`fetches`	То же, что и `tf.Session.run()`.
`feed_dict`	То же, что и `tf.Session.run()`.
`options`	То же, что и `tf.Session.run()`.
`run_metadata`	То же, что и `tf.Session.run()`.

Возвращаемое значение
То же, что и `tf.Session.run()`.

`run_step_fn`

Просмотреть исходный код

run_step_fn(
    step_fn
)

Запустить операции с помощью функции шага.

Аргументы

Аргументы
`step_fn`	Функция или метод с единственным аргументом типа `StepContext`. Функция может использовать методы аргумента для выполнения вычислений с доступом к исходной сессии. Возвращаемое значение `step_fn` будет возвращено из `run_step_fn`, за исключением запроса остановки. В этом случае следующий вызов `should_stop` вернёт True. Пример использования: with tf.Graph().as_default(): c = tf.compat.v1.placeholder(dtypes.float32) v = tf.add(c, 4.0) w = tf.add(c, 0.5) def step_fn(step_context): a = step_context.session.run(fetches=v, feed_dict={c: 0.5}) if a <= 4.5: step_context.request_stop() return step_context.run_with_hooks(fetches=w, feed_dict={c: 0.1}) with tf.MonitoredSession() as session: while not session.should_stop(): a = session.run_step_fn(step_fn) Хуки взаимодействуют с вызовом `run_with_hooks()` внутри `step_fn` так же, как и с вызовом `MonitoredSession.run`.

step_fn

Функция или метод с единственным аргументом типа StepContext. Функция может использовать методы аргумента для выполнения вычислений с доступом к исходной сессии. Возвращаемое значение step_fn будет возвращено из run_step_fn, за исключением запроса остановки. В этом случае следующий вызов should_stop вернёт True. Пример использования:

with tf.Graph().as_default():
c = tf.compat.v1.placeholder(dtypes.float32)
v = tf.add(c, 4.0)
w = tf.add(c, 0.5)
def step_fn(step_context):
a = step_context.session.run(fetches=v, feed_dict={c: 0.5})
if a <= 4.5:
step_context.request_stop()
return step_context.run_with_hooks(fetches=w,
feed_dict={c: 0.1})

with tf.MonitoredSession() as session:
while not session.should_stop():
a = session.run_step_fn(step_fn)

Хуки взаимодействуют с вызовом run_with_hooks() внутри step_fn так же, как и с вызовом MonitoredSession.run.

Возвращаемое значение
Возвращает возвращаемое значение `step_fn`.

Исключения
`StopIteration`	если `step_fn` вызвал `request_stop()`. Может быть перехвачено `with tf.MonitoredSession()` для закрытия сессии.
`ValueError`	если `step_fn` не имеет единственного аргумента под названием `step_context`. Также может необязательно иметь `self` для случаев, когда он принадлежит объекту.

`should_stop`

Просмотреть исходный код

should_stop()

`enter`

Просмотреть исходный код

__enter__()

`exit`

Просмотреть исходный код

__exit__(
    exception_type, exception_value, traceback
)

© 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/SingularMonitoredSession