tf.estimator.CheckpointSaverHook
Сохраняет контрольные точки каждые N шагов или секунд.
Наследуется от: SessionRunHook
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 экземпляров подклассов CheckpointSaverListener. Используется для обратного вызова, который выполняется непосредственно перед или после того, как этот хук сохранит контрольную точку. |
save_graph_def | Следует ли сохранять GraphDef и MetaGraphDef в checkpoint_dir. GraphDef сохраняется после создания сессии как graph.pbtxt. MetaGraphDef сохраняется для каждой контрольной точки как model.ckpt-*.meta. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Должен быть задан один из save_steps или save_secs. |
ValueError | Максимально один из saver или scaffold должен быть задан. |
Методы
after_create_session
after_create_session(
session, coord
)
Вызывается при создании новой TensorFlow сессии.
Этот вызов используется для сигнализации хукам о том, что была создана новая сессия. Это имеет два существенных отличия от ситуации, когда вызывается begin.
- При вызове граф окончательно сформирован, и к нему нельзя добавить операции.
- Этот метод также будет вызван в результате восстановления обернутой сессии, а не только в начале всей сессии.
| Аргументы | |
|---|---|
session | Созданная TensorFlow сессия. |
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 такой же, что и переданный в вызов before_run . Можно вызвать run_context.request_stop() 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
before_run(
run_context
)
Вызывается перед каждым вызовом run().
Можно 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 в исходный вызов run(). Аргументы run, которые вы возвращаете, также могут содержать значения для добавления к вызову run().
Аргумент run_context - это SessionRunContext, который предоставляет информацию о предстоящем вызове run() : изначально запрошенные операции/тензоры, TensorFlow сессия.
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 новые операции. После вызова begin() граф будет завершен, и другие обратные вызовы не смогут больше изменять граф. Второй вызов begin() для того же графа не должен изменять граф.
end
end(
session
)
Вызывается в конце сессии.
Аргумент session может быть использован в случае, если хук хочет выполнить конечные операции, такие как сохранение последней контрольной точки.
Если session.run() вызывает исключения, отличные 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 | TensorFlow сессия, которая скоро 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/r2.4/api_docs/python/tf/estimator/CheckpointSaverHook