Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.estimator.FinalOpsHook

Адаптер, который вычисляет Tensors в конце сеанса.

Наследуется от: SessionRunHook

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.estimator.FinalOpsHook, tf.compat.v1.train.FinalOpsHook

tf.estimator.FinalOpsHook(
    final_ops, final_ops_feed_dict=None
)
Аргументы
final_ops Один Tensor, список Tensors или словарь имён для Tensors.
final_ops_feed_dict Словарь подстановки для использования при выполнении final_ops_dict.
Атрибуты
final_ops_values

Методы

after_create_session

Просмотреть исходный код

after_create_session(
    session, coord
)

Вызывается при создании нового сеанса TensorFlow.

Это вызывается для уведомления адаптеров о создании нового сеанса. Это имеет два существенных отличия от ситуации, в которой вызывается begin:

  • При вызове граф завершается, и больше нельзя добавлять операции в граф.
  • Этот метод также будет вызываться в результате восстановления обернутого сеанса, а не только в начале общего сеанса.
Аргументы
session Сеанс TensorFlow, который был создан.
coord Объект координатора, 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 before_run().

Аргумент run_context совпадает с тем, что отправляется в вызов before_run. Можно вызвать run_context.request_stop(), чтобы остановить итерацию.

Если session.run() вызывает какие-либо исключения, 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 объект SessionRunArgs, указывающий операции или тензоры для добавления в предстоящий вызов run(). Эти операции/тензоры будут выполнены вместе с операциями/тензорами, изначально переданными в исходный вызов run(). Аргументы вызова run, которые вы возвращаете, также могут содержать подстановки, которые нужно добавить в вызов run().

Аргумент run_context — это объект SessionRunContext, предоставляющий информацию о предстоящем вызове run(): изначально запрошенные операции/тензоры, сеанс 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 сеанса.

При вызове текущий граф — тот, который будет запущен в сеансе. Адаптер может изменить граф, добавив новые операции. После вызова begin() граф будет завершен, и другие обратные вызовы больше не смогут его изменять. Второй вызов begin() для того же графа не должен изменять граф.

end

Просмотреть исходный код

end(
    session
)

Вызывается в конце сеанса.

Аргумент session можно использовать, если адаптер хочет выполнить окончательные операции, такие как сохранение последней контрольной точки.

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() нет.

Аргументы
session Сеанс TensorFlow, который вскоре будет закрыт.

© 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/FinalOpsHook

Spec-Zone.ru

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