Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.3

tf.estimator.CheckpointSaverHook

Сохраняет контрольные точки каждые N шагов или секунд.

Унаследован от: SessionRunHook

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.estimator.CheckpointSaverHook, tf.compat.v1.train.CheckpointSaverHook

tf.estimator.CheckpointSaverHook(
    checkpoint_dir, save_secs=None, save_steps=None, saver=None,
    checkpoint_basename='model.ckpt', scaffold=None, listeners=None,
    save_graph_def=True
)
Аргументы
checkpoint_dir str, базовая директория для файлов контрольных точек.
save_secs int, сохранять каждые N сек.
save_steps int, сохранять каждые N шагов.
saver Saver объект, используемый для сохранения.
checkpoint_basename str, базовое имя для файлов контрольных точек.
scaffold Scaffold, используется для получения объекта saver.
listeners Список CheckpointSaverListener подклассов. Используется для обратных вызовов, выполняемых непосредственно перед или после того, как этот обработчик сохранит контрольную точку.
save_graph_def Необходимо ли сохранять GraphDef и MetaGraphDef в checkpoint_dir. GraphDef сохраняется после создания сеанса как graph.pbtxt. MetaGraphDef сохраняются для каждой контрольной точки как model.ckpt-*.meta.
Возможные исключения
ValueError Один из save_steps или save_secs должен быть задан.
ValueError Максимально один из saver или scaffold должен быть задан.

Методы

after_create_session

Просмотр исходного кода

after_create_session(
    session, coord
)

Вызывается при создании нового сеанса TensorFlow.

Это вызывается для сигнализации обработчикам о том, что был создан новый сеанс. В этом есть два существенных отличия от ситуации, в которой вызывается begin:

  • Когда это вызывается, граф завершается, и операции больше нельзя добавлять в граф.
  • Этот метод также будет вызван в результате восстановления обернутого сеанса, а не только в начале всего сеанса.
Аргументы
session Созданный сеанс TensorFlow.
coord Объект Coordinator, отслеживающий все потоки.

after_run

Просмотр исходного кода

after_run(
    run_context, run_values
)

Вызывается после каждого вызова run().

Аргумент run_values содержит результаты запрошенных операций/тензоров вызовом before_run().

Аргумент run_context тот же, что и переданный 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

Просмотр исходного кода

before_run(
    run_context
)

Вызывается перед каждым вызовом run().

Вы можете вернуть из этого вызова объект SessionRunArgs , указывающий операции или тензоры, которые нужно добавить в предстоящий вызов run(). Эти операции/тензоры будут выполнены вместе с операциями/тензорами, первоначально переданными в исходный вызов run(). Аргументы run, которые вы возвращаете, также могут содержать данные для добавления в вызов run().

Аргумент run_context - это SessionRunContext, предоставляющий информацию о предстоящем вызове run(): первоначально запрошенные операции/тензоры, сеанс TensorFlow.

На этом этапе граф завершен, и вы не можете добавлять операции.

Аргументы
run_context Объект SessionRunContext .
Возвращает
None или объект SessionRunArgs .

begin

Просмотр исходного кода

begin()

Вызывается один раз перед использованием сеанса.

При вызове текущий граф будет запущен в сеансе. Обработчик может изменить граф, добавив в него новые операции. После вызова begin() граф завершится, и другие обратные вызовы больше не смогут изменять граф. Второй вызов begin() для одного и того же графа не должен изменять граф.

end

Просмотр исходного кода

end(
    session
)

Вызывается в конце сеанса.

Аргумент session может использоваться в случае, если обработчик хочет выполнить конечные операции, такие как 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() при вызове session.run() с OutOfRangeError или StopIteration. В этом случае end() вызывается, но after_run() не вызывается.

Аргументы
session Сеанс TensorFlow, который будет вскоре закрыт.

© 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/estimator/CheckpointSaverHook

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API