tf.compat.v1.train.SessionManager

Помощник обучения, который восстанавливает модель из контрольной точки и создаёт сеанс.

tf.compat.v1.train.SessionManager(
    local_init_op=None, ready_op=None, ready_for_local_init_op=None, graph=None,
    recovery_wait_secs=30, local_init_run_options=None, local_init_feed_dict=None
)

Этот класс — небольшой оболочкой, который отвечает за создание сеанса и восстановление контрольной точки. Он также предоставляет функции для облегчения координации между несколькими нитями или процессами обучения.

• Сохранение обученных переменных по мере обучения.
• Инициализация переменных при запуске, восстановление их из последней контрольной точки после сбоя или ожидание готовности контрольных точек.

Использование:

with tf.Graph().as_default():
   ...add operations to the graph...
  # Create a SessionManager that will checkpoint the model in '/tmp/mydir'.
  sm = SessionManager()
  sess = sm.prepare_session(master, init_op, saver, checkpoint_dir)
  # Use the session to train the graph.
  while True:
    sess.run(<my_train_op>)

prepare_session() инициализирует или восстанавливает модель. Требует init_op и saver в качестве аргументов.

Другой процесс может дождаться готовности модели, выполнив следующие действия:

with tf.Graph().as_default():
   ...add operations to the graph...
  # Create a SessionManager that will wait for the model to become ready.
  sm = SessionManager()
  sess = sm.wait_for_session(master)
  # Use the session to train the graph.
  while True:
    sess.run(<my_train_op>)

wait_for_session() ожидает инициализации модели другими процессами.

Методы

prepare_session

Просмотреть исходный код

prepare_session(
    master, init_op=None, saver=None, checkpoint_dir=None,
    checkpoint_filename_with_path=None, wait_for_checkpoint=False,
    max_wait_secs=7200, config=None, init_feed_dict=None, init_fn=None
)

Создаёт Session. Убеждается, что модель готова к использованию.

Создаёт Session на 'master'. Если объект saver передан, и checkpoint_dir указывает на директорию с допустимыми файлами контрольных точек, то будет попытка восстановить модель из контрольной точки. Если файлы контрольных точек недоступны, и wait_for_checkpoint — True, то процесс будет проверять каждые recovery_wait_secs, вплоть до max_wait_secs, для успешного восстановления.

Если модель не может быть восстановлена успешно, она инициализируется путём выполнения init_op и вызова init_fn, если они предоставлены. local_init_op также выполняется после init_op и init_fn, независимо от того, была ли модель успешно восстановлена, но только если ready_for_local_init_op пройдёт.

Если модель восстановлена из контрольной точки, предполагается, что все глобальные переменные инициализированы, в частности, ни init_op, ни init_fn не будут выполнены.

Возникает ошибка, если модель не может быть восстановлена, и не предоставлены init_op, init_fn или local_init_op.

recover_session

Просмотреть исходный код

recover_session(
    master, saver=None, checkpoint_dir=None, checkpoint_filename_with_path=None,
    wait_for_checkpoint=False, max_wait_secs=7200, config=None
)

Создаёт Session, восстанавливая при возможности.

Создаёт новый сеанс на 'master'. Если сеанс не инициализирован и может быть восстановлен из контрольной точки, восстанавливает его.

wait_for_session

Просмотреть исходный код

wait_for_session(
    master, config=None, max_wait_secs=float('Inf')
)

Создаёт новый Session и ждёт готовности модели.

Создаёт новый Session на 'master'. Ожидает, пока модель не будет инициализирована или восстановлена из контрольной точки. Ожидается, что другая нить или процесс сделают модель готовой, и это предназначено для использования нитями/процессами, которые участвуют в распределённой конфигурации обучения, где другая нить/процесс отвечает за инициализацию или восстановление обучаемой модели.

Прим.: Время ожидания в этом методе ограничено max_wait_secs. По умолчанию эта функция ожидает неопределённо долго.