tf.estimator.TrainSpec

Настройка для части "train" вызова train_and_evaluate.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.estimator.TrainSpec

tf.estimator.TrainSpec(
    input_fn, max_steps=None, hooks=None, saving_listeners=None
)

TrainSpec определяет входные данные для обучения, а также продолжительность. Дополнительные хуки выполняются на различных этапах обучения.

Использование:

train_spec = tf.estimator.TrainSpec(
   input_fn=lambda: 1,
   max_steps=100,
   hooks=[_StopAtSecsHook(stop_after_secs=10)],
   saving_listeners=[_NewCheckpointListenerForEvaluate(None, 20, None)])
train_spec.saving_listeners[0]._eval_throttle_secs
20
train_spec.hooks[0]._stop_after_secs
10
train_spec.max_steps
100

Аргументы
`input_fn`	Функция, которая предоставляет входные данные для обучения в виде мини-пакетов. См. Преобразователи Estimators для получения дополнительной информации. Функция должна создавать и возвращать один из следующих вариантов: Объект 'tf.data.Dataset': выходные данные объекта `Dataset` должны быть кортежем (признаки, метки) с теми же ограничениями, что и ниже. Кортеж (признаки, метки): где признаки представляют собой `Tensor` или словарь имен признаков типа строка к `Tensor`, а метки представляют собой `Tensor` или словарь имен меток типа строка к `Tensor`.
`max_steps`	Целое число. Положительное число общих шагов для обучения модели. Если `None`, обучение продолжается бесконечно. Ожидается, что обучение `input_fn` не будет генерировать исключения `OutOfRangeError` или `StopIteration`. Подробности см. в разделе условия остановки `train_and_evaluate`.
`hooks`	Итерируемый список объектов `tf.train.SessionRunHook`, которые нужно выполнить на всех рабочих узлах (включая главный) во время обучения.
`saving_listeners`	Итерируемый список объектов `tf.estimator.CheckpointSaverListener`, которые нужно выполнить на главном узле во время обучения.

Возбуждения
`ValueError`	Если любой из входных аргументов некорректен.
`TypeError`	Если любой из аргументов не имеет ожидаемого типа.

Атрибуты
`input_fn`
`max_steps`
`hooks`
`saving_listeners`

© 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/TrainSpec