Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.estimator.FeedFnHook

Выполняет feed_fn и устанавливает feed_dict соответственно.

Унаследован от: SessionRunHook

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

Для получения дополнительных сведений см. Руководство по миграции.

tf.compat.v1.estimator.FeedFnHook, tf.compat.v1.train.FeedFnHook

tf.estimator.FeedFnHook(
    feed_fn
)
Аргументы
feed_fn функция, которая не принимает аргументов и возвращает dict из Tensor для подпитки.

Методы

after_create_session

Просмотреть исходный код

after_create_session(
    session, coord
)

Вызывается при создании новой сессии TensorFlow.

Это вызывается для уведомления хуков о создании новой сессии. В этом случае есть два существенных отличия от ситуации, когда вызывается begin:

  • При вызове этого метода граф завершается, и больше нельзя добавлять операции в граф.
  • Этот метод также вызывается в результате восстановления обернутой сессии, а не только в начале всей сессии.
Аргументы
session Созданная сессия TensorFlow.
coord Объект Coordinator, который отслеживает все потоки.

after_run

Просмотреть исходный код

after_run(
    run_context, run_values
)

Вызывается после каждого вызова run().

Аргумент run_values содержит результаты запрошенных операций/тензоров в before_run().

Аргумент run_context — тот же, что и переданный в вызов before_run. Можно вызвать run_context.request_stop(), чтобы остановить итерацию.

Если session.run() вызывает исключение, то after_run() не вызывается.

Аргументы
run_context Объект SessionRunContext.
run_values Объект SessionRunValues.

before_run

Просмотреть исходный код

before_run(
    run_context
)

Вызывается перед каждым вызовом run().

Можно вернуть из этого вызова объект SessionRunArgs, указывающий на операции или тензоры для добавления к предстоящему вызову run(). Эти операции/тензоры будут выполнены вместе с операциями/тензорами, первоначально переданными в исходный вызов run(). Аргументы run, которые вы возвращаете, также могут содержать данные для подпитки, которые нужно добавить к вызову run().

Аргумент run_context — это 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

Просмотреть исходный код

begin()

Вызывается один раз перед использованием сессии.

При вызове используемый по умолчанию граф будет запущен в сессии. Хук может изменять граф, добавляя к нему новые операции. После вызова begin() граф завершается, и другие обратные вызовы больше не могут изменять граф. Второй вызов begin() для того же графа не должен изменять граф.

end

Просмотреть исходный код

end(
    session
)

Вызывается в конце сессии.

Аргумент session может использоваться в случае, если хук хочет выполнить заключительные операции, например, сохранить последнюю контрольную точку.

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 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/FeedFnHook

Spec-Zone.ru

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