Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.
Switch to English

tf.estimator.TrainSpec

TensorFlow 1 versión Ver código fuente en GitHub

Configuración para la parte "tren" para el train_and_evaluate llamada.

Se utiliza en los cuadernos

Se utiliza en la guía Se utiliza en los tutoriales

TrainSpec determina los datos de entrada para la formación, así como la duración. ganchos opcionales se ejecutan en varias etapas de la formación.

Uso:

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

input_fn Una función que proporciona datos de entrada para el entrenamiento como minibatches. Ver preparado de antemano estimadores para más información. La función debe construir y devolver uno de los siguientes:

  • Objeto A 'tf.data.Dataset': Salidas de Dataset de objeto debe ser una tupla (características, etiquetas) con mismas restricciones que a continuación.
  • Una tupla (características, etiquetas): Cuando las características es una Tensor o un diccionario de nombre de elemento de cadena para Tensor y etiquetas es una Tensor o un diccionario de nombre de etiqueta cadena a Tensor .
max_steps En t. número positivo de pasos totales para las que en el modelo de tren. Si None , entrenar siempre. La formación input_fn no se espera que genere OutOfRangeError o StopIteration excepciones. Ver el train_and_evaluate sección condición de parada para los detalles.
hooks Iterable de tf.train.SessionRunHook objetos para ejecutarse en todos los trabajadores (entre ellos el jefe) durante el entrenamiento.
saving_listeners Iterable de tf.estimator.CheckpointSaverListener objetos para ejecutarse en jefe durante el entrenamiento.

ValueError Si alguno de los argumentos de entrada no es válida.
TypeError Si alguno de los argumentos no es del tipo esperado.

input_fn

max_steps

hooks

saving_listeners