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tf.estimator.SummarySaverHook

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Guarda resúmenes cada N pasos.

Hereda de: SessionRunHook

save_steps int , excepto resúmenes cada N pasos. Exactamente uno de save_secs y save_steps se debe establecer.
save_secs int , excepto resúmenes cada N segundos.
output_dir string , el directorio para guardar los resúmenes a. Sólo se utiliza si hay summary_writer se suministra.
summary_writer SummaryWriter . Si None y un output_dir fue aprobada, se creará una consecuencia.
scaffold Scaffold para conseguir summary_op si no se proporciona.
summary_op Tensor de tipo string que contiene el serializada Summary búfer de protocolo o una lista de Tensor . Es más probable una salida por métodos de resumen TF como tf.compat.v1.summary.scalar o tf.compat.v1.summary.merge_all . Se puede transmitir en como uno tensor; si hay más de uno, que deben ser pasados ​​en forma de lista.

ValueError Exactamente uno de andamio o summary_op se debe establecer.

Métodos

after_create_session

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Se llama cuando se crea nueva sesión TensorFlow.

Esto se llama para señalar los ganchos que una nueva sesión ha sido creado. Esto tiene dos diferencias esenciales con la situación en la que begin se llama:

  • Cuando esto se llama, el gráfico está finalizado y ops ya no se puede añadir a la gráfica.
  • Este método también se denomina como resultado de la recuperación de una sesión envuelto, no sólo al comienzo de la sesión general.

args
session Una Sesión TensorFlow que se ha creado.
coord Un objeto Coordinador que mantiene un registro de todas las discusiones.

after_run

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Llamado después de cada llamada a ejecutar ().

El run_values argumento contiene los resultados de la OPS / tensores solicitados por before_run() .

El run_context argumento es el mismo envío a before_run llamada. run_context.request_stop() puede ser llamado para detener la iteración.

Si session.run() plantea ninguna excepción a continuación after_run() no se llama.

args
run_context A SessionRunContext objeto.
run_values A SessionRunValues ​​objeto.

before_run

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Se llama antes de cada llamada a ejecutar ().

Usted puede regresar a esta convocatoria un SessionRunArgs objeto que indica ops o tensores para añadir a la próxima run() llamada. Estos OPS / tensores se llevará a cabo junto con la OPS / tensores pasado originalmente a la llamada de funcionamiento de la original (). Los argumentos de ejecución que retorno también puede contener los alimentos que se añadirán a la llamada run ().

El run_context argumento es una SessionRunContext que proporciona información acerca de la próxima run() llamada: el OP / tensores solicitados originalmente, la Sesión TensorFlow.

En este gráfico de puntos está finalizado y no se puede agregar ops.

args
run_context A SessionRunContext objeto.

Devoluciones
Ninguno o un SessionRunArgs objeto.

begin

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Llamado una vez antes de usar la sesión.

Cuando se llama, el gráfico predeterminado es el que se pondrá en marcha en la sesión. El gancho puede modificar el gráfico mediante la adición de nuevas operaciones a ella. Después de la begin() llame a la gráfica será finalizado y las otras devoluciones de llamada no puede modificar el gráfico más. Segunda convocatoria de begin() en el mismo gráfico, no debe cambiar la gráfica.

end

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Llamado al final de la sesión.

La session argumento puede ser utilizado en caso de que el gancho quiere ejecutar operaciones finales, como guardar un último punto de control.

Si session.run() plantea una excepción que no sea OutOfRangeError o StopIteration continuación end() no se llama. Tenga en cuenta la diferencia entre end() y after_run() comportamiento cuando session.run() plantea OutOfRangeError o StopIteration. En ese caso end() se llama pero after_run() no se llama.

args
session Una Sesión TensorFlow que pronto será cerrado.