tf.estimator.GlobalStepWaiterHook
Задерживает выполнение, пока глобальный шаг не достигнет wait_until_step.
Наследуется от: SessionRunHook
tf.estimator.GlobalStepWaiterHook(
wait_until_step
)
Этот хук задерживает выполнение, пока глобальный шаг не достигнет wait_until_step. Он используется для постепенного запуска рабочих узлов в распределённых средах. Один из примеров использования - установка wait_until_step=int(K*log(task_id+1)) при условии, что task_id=0 является главным.
| Аргументы | |
|---|---|
wait_until_step | значение int показывает, до какого глобального шага нужно ждать. |
Методы
after_create_session
after_create_session(
session, coord
)
Вызывается при создании новой сессии TensorFlow.
Это вызывается, чтобы сообщить хукам, что была создана новая сессия. Это имеет два основных отличия от ситуации, в которой вызывается begin.
- Когда это вызывается, граф завершён, и к графу 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 вызовом before_run().
Аргумент run_context - тот же, что и переданный вызову before_run. run_context.request_stop() можно вызвать, чтобы остановить итерацию.
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 операции или тензоры, которые нужно добавить к предстоящему вызову run(). Эти операции/тензоры будут выполнены вместе с операциями/тензорами, изначально переданными первоначальному вызову run(). Аргументы run, которые вы возвращаете, также могут содержать данные для добавления к вызову run().
Аргумент run_context — это объект SessionRunContext, который предоставляет информацию о предстоящем вызове run(): первоначально запрошенные операции/тензоры, сессия TensorFlow.
На этом этапе граф завершен, и вы не можете добавлять операции.
| Аргументы | |
|---|---|
run_context | Объект SessionRunContext . |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
None или объект SessionRunArgs . |
begin
begin()
Вызывается один раз перед использованием сессии.
При вызове текущий граф - тот, который будет запущен в сессии. Хук может изменять граф, добавляя в него новые операции. После вызова begin() граф будет завершен, и другие обратные вызовы больше не смогут изменять граф. Второй вызов begin() для того же графа не должен изменять граф.
end
end(
session
)
Вызывается в конце сессии.
Аргумент session может использоваться в случае, если хук хочет выполнить окончательные 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 вскоре 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/r2.3/api_docs/python/tf/estimator/GlobalStepWaiterHook