tf.estimator.FeedFnHook
Выполняет feed_fn и устанавливает feed_dict соответственно.
Унаследован от: SessionRunHook
tf.estimator.FeedFnHook(
feed_fn
)
| Аргументы | |
|---|---|
feed_fn | функция, которая не принимает аргументов и возвращает dict из Tensor для подпитки. |
Методы
after_create_session
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
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
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
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
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