Модуль: tf.estimator

Estimator: Инструменты высокого уровня для работы с моделями.

Модули

experimental модуль: Публичный API для пространства имён tf.estimator.experimental.

export модуль: Все публичные служебные методы для экспорта Estimator в SavedModel.

Классы

class BaselineClassifier: Классификатор, который может установить простую базу.

class BaselineEstimator: Estimator, который может установить простую базу.

class BaselineRegressor: Регрессор, который может установить простую базу.

class BestExporter: Этот класс экспортирует служебную графу и контрольные точки лучших моделей.

class BinaryClassHead: Создаёт Head для бинарной классификации с одним классом.

class CheckpointSaverHook: Сохраняет контрольные точки каждые N шагов или секунд.

class CheckpointSaverListener: Интерфейс для слушателей, которые выполняют действия до или после сохранения контрольной точки.

class DNNClassifier: Классификатор для моделей TensorFlow DNN.

class DNNEstimator: Estimator для моделей TensorFlow DNN с заданным пользователем заголовком.

class DNNLinearCombinedClassifier: Estimator для соединённых моделей TensorFlow Linear и DNN для классификации.

class DNNLinearCombinedEstimator: Estimator для соединённых моделей TensorFlow Linear и DNN с настраиваемым заголовком.

class DNNLinearCombinedRegressor: Estimator для соединённых моделей TensorFlow Linear и DNN для регрессии.

class DNNRegressor: Регрессор для моделей TensorFlow DNN.

class Estimator: Класс Estimator для обучения и оценки моделей TensorFlow.

class EstimatorSpec: Операции и объекты, возвращаемые из model_fn и передаваемые в Estimator.

class EvalSpec: Конфигурация для части "eval" для вызова train_and_evaluate.

class Exporter: Класс, представляющий тип экспорта модели.

class FeedFnHook: Выполняет feed_fn и устанавливает feed_dict соответственно.

class FinalExporter: Этот класс экспортирует служебную графу и контрольные точки в конце.

class FinalOpsHook: Хук, который оценивает Tensors в конце сессии.

class GlobalStepWaiterHook: Откладывает выполнение до тех пор, пока глобальный шаг не достигнет wait_until_step.

class Head: Интерфейс для заголовка/верхней части модели.

class LatestExporter: Этот класс регулярно экспортирует служебную графу и контрольные точки.

class LinearClassifier: Модель линейного классификатора.

class LinearEstimator: Estimator для линейных моделей TensorFlow с настраиваемым пользователем заголовком.

class LinearRegressor: Estimator для задач линейной регрессии TensorFlow.

class LoggingTensorHook: Выводит заданные тензоры каждые N локальных шагов, каждые N секунд или в конце.

class LogisticRegressionHead: Создаёт Head для логистической регрессии.

class ModeKeys: Стандартные имена для режимов модели Estimator.

class MultiClassHead: Создаёт Head для многоклассовой классификации.

class MultiHead: Создаёт Head для многоцелевого обучения.

class MultiLabelHead: Создаёт Head для многометковой классификации.

class NanLossDuringTrainingError: Неопределённая ошибка во время выполнения.

class NanTensorHook: Отслеживает тензор потерь и останавливает обучение, если значение потерь равно NaN.

class PoissonRegressionHead: Создаёт Head для регрессии Пуассона, используя tf.nn.log_poisson_loss.

class ProfilerHook: Захватывает информацию о профилировании CPU/GPU каждые N шагов или секунд.

class RegressionHead: Создаёт Head для регрессии, используя функцию потерь mean_squared_error.

class RunConfig: Этот класс задаёт конфигурации для выполнения Estimator.

class SecondOrStepTimer: Таймер, который запускается не более одного раза каждые N секунд или каждые N шагов.

class SessionRunArgs: Представляет аргументы, которые необходимо добавить к вызову Session.run().

class SessionRunContext: Предоставляет информацию о выполняемом вызове session.run().

class SessionRunHook: Хак для расширения вызовов MonitoredSession.run().

class SessionRunValues: Содержит результаты вызова Session.run().

class StepCounterHook: Хак, который считает количество шагов в секунду.

class StopAtStepHook: Хак, который запрашивает остановку на указанном шаге.

class SummarySaverHook: Сохраняет сводки через каждые N шагов.

class TrainSpec: Настройка для части "train" для вызова train_and_evaluate.

class VocabInfo: Информация о словаре для тёплого запуска.

class WarmStartSettings: Настройки для тёплого запуска в tf.estimator.Estimators.

Функции

add_metrics(...): Создаёт новый tf.estimator.Estimator с заданными метриками.

classifier_parse_example_spec(...): Генерирует спецификацию парсинга для tf.parse_example, используемую с классификаторами.

regressor_parse_example_spec(...): Генерирует спецификацию парсинга для tf.parse_example, используемую с регрессорами.

train_and_evaluate(...): Обучает и оценивает estimator.