tf.estimator.experimental.make_early_stopping_hook

Создаёт хук для остановки обучения при достижении определённого критерия.

tf.estimator.experimental.make_early_stopping_hook(
    estimator, should_stop_fn, run_every_secs=60, run_every_steps=None
)

Возвращает хук, который останавливает обучение, когда функция should_stop_fn возвращает True.

Пример использования:

estimator = ...
hook = early_stopping.make_early_stopping_hook(
    estimator, should_stop_fn=make_stop_fn(...))
train_spec = tf.estimator.TrainSpec(..., hooks=[hook])
tf.estimator.train_and_evaluate(estimator, train_spec, ...)

Примечание: текущая реализация поддерживает остановку обучения и оценки в локальном режиме. В распределённом режиме обучение может быть остановлено, но оценка (если это отдельная задача) будет неопределённо ждать новых контрольных точек модели для оценки, поэтому вам потребуются другие способы для её обнаружения и остановки. Остановка оценки в распределённом режиме требует изменений в API train_and_evaluate и будет рассмотрена в будущей версии.