Python tf.estimator.LoggingTensorHook用法及代码示例

每 N 个局部步骤、每 N 秒或最后打印给定的张量。

用法

tf.estimator.LoggingTensorHook(
    tensors, every_n_iter=None, every_n_secs=None, at_end=False, formatter=None
)

tensors dict 将 string-valued 标签映射到张量/张量名称，或 iterable 的张量/张量名称。
every_n_iter int ，在当前工作人员上每执行 N 个本地步骤，打印一次 tensors 的值。
every_n_secs int 或 float ，每 N 秒打印一次 tensors 的值。应该提供every_n_iter 和every_n_secs 中的一个。
at_end bool 指定是否在运行结束时打印 tensors 的值。
formatter 函数，接受 tag -> Tensor 的 dict 并返回一个字符串。如果 None 使用默认打印所有张量。

警告：这个 API 是为 TensorFlow v1 设计的。继续阅读有关如何从该 API 迁移到本机 TensorFlow v2 等效项的详细信息。见TensorFlow v1 到 TensorFlow v2 迁移指南有关如何迁移其余代码的说明。

请查看此笔记本以了解如何将 API 迁移到 TF2。

张量将以INFO 严重性打印到日志中。如果您没有看到日志，您可能需要在导入后添加以下行：

tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.INFO)

请注意，如果 at_end 为 True，则 tensors 不应包含其评估会产生副作用(例如消耗额外输入)的任何张量。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.estimator.LoggingTensorHook。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。