Python tf.compat.v1.train.Supervisor.managed_session用法及代码示例

用法

@contextlib.contextmanager
managed_session(
    master='', config=None, start_standard_services=True,
    close_summary_writer=True
)

返回托管会话的上下文管理器。

此上下文管理器创建并自动恢复会话。它可以选择启动处理检查点和摘要的标准服务。它监视从with 块或服务引发的异常，并根据需要停止主管。

上下文管理器通常按如下方式使用：

def train():
  sv = tf.compat.v1.train.Supervisor(...)
  with sv.managed_session(<master>) as sess:
    for step in range(..):
      if sv.should_stop():
        break
      sess.run(<my training op>)
      ...do other things needed at each training step...

当块退出时，从with 块或服务线程之一引发的异常再次引发。这是在停止所有线程并关闭会话之后完成的。例如，AbortedError 异常，在分布式模型中的一个工人抢占的情况下引发，当块退出时再次引发。

如果你想在抢占的情况下重试训练循环，你可以这样做：

def main(...):
  while True
    try:
      train()
    except tf.errors.Aborted:
      pass

作为一种特殊情况，用于控制流的异常，例如报告输入队列已用尽的OutOfRangeError，不会再次从with 块中引发：它们表示训练循环的干净终止，并被视为正常终止。