tf.estimator.experimental.stop_if_lower_hook

Создаёт хук, останавливающий обучение, если заданный метрический показатель ниже порога.

tf.estimator.experimental.stop_if_lower_hook(
    estimator,
    metric_name,
    threshold,
    eval_dir=None,
    min_steps=0,
    run_every_secs=60,
    run_every_steps=None
)

Пример использования:

estimator = ...
# Hook to stop training if loss becomes lower than 100.
hook = early_stopping.stop_if_lower_hook(estimator, "loss", 100)
train_spec = tf.estimator.TrainSpec(..., hooks=[hook])
tf.estimator.train_and_evaluate(estimator, train_spec, ...)

Примечание: текущая реализация поддерживает прерывание обучения и оценки в локальном режиме. В распределённом режиме обучение может быть прервано, но оценка (если она выполняется на отдельном узле) будет бесконечно ждать новых контрольных точек модели для оценки, поэтому вам понадобятся другие способы обнаружения и остановки. Прерывание оценки в распределённом режиме требует изменений в API train_and_evaluate и будет реализовано в будущей версии.