Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.estimator.CheckpointSaverListener

Интерфейс для слушателей, которые выполняют действия перед сохранением или после сохранения контрольной точки.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.estimator.CheckpointSaverListener, tf.compat.v1.train.CheckpointSaverListener

CheckpointSaverListener срабатывает только на шагах, когда CheckpointSaverHook срабатывает, и предоставляет обратные вызовы в следующих точках:

  • перед использованием сессии
  • перед каждым вызовом Saver.save()
  • после каждого вызова Saver.save()
  • в конце сессии

Для использования слушателя, реализуйте класс и передайте слушателя в CheckpointSaverHook, как в этом примере:

class ExampleCheckpointSaverListener(CheckpointSaverListener):
  def begin(self):
    # You can add ops to the graph here.
    print('Starting the session.')
    self.your_tensor = ...

  def before_save(self, session, global_step_value):
    print('About to write a checkpoint')

  def after_save(self, session, global_step_value):
    print('Done writing checkpoint.')
    if decided_to_stop_training():
      return True

  def end(self, session, global_step_value):
    print('Done with the session.')

...
listener = ExampleCheckpointSaverListener()
saver_hook = tf.estimator.CheckpointSaverHook(
    checkpoint_dir, listeners=[listener])
with
tf.compat.v1.train.MonitoredTrainingSession(chief_only_hooks=[saver_hook]):
  ...

Слушатель CheckpointSaverListener может просто выполнить какое-то действие после каждого сохранения контрольной точки. Также возможно, чтобы слушатель использовал свой собственный график, чтобы действовать реже, например, на основе значения global_step. В этом случае реализаторы должны реализовать метод end() для обработки действий, связанных с последним сохранением контрольной точки. Но слушатель не должен действовать дважды, если after_save() уже обработало это последнее сохранение контрольной точки.

Слушатель CheckpointSaverListener может потребовать остановки обучения, вернув True в after_save. Обратите внимание, что в среде распределенного обучения с репликацией только chief должен использовать это поведение. В противном случае каждый рабочий выполнит свою собственную оценку, что может быть неэффективным использованием ресурсов.

Методы

after_save

Просмотреть исходный код

after_save(
    session, global_step_value
)

before_save

Просмотреть исходный код

before_save(
    session, global_step_value
)

begin

Просмотреть исходный код

begin()

end

Просмотреть исходный код

end(
    session, global_step_value
)

© 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/CheckpointSaverListener

Spec-Zone.ru

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