Python tf.estimator.experimental.make_early_stopping_hook用法及代码示例

创建 early-stopping 挂钩。

用法

tf.estimator.experimental.make_early_stopping_hook(
    estimator, should_stop_fn, run_every_secs=60, run_every_steps=None
)

参数

estimator tf.estimator.Estimator 实例。
should_stop_fn callable ，不带参数并返回 bool 的函数。如果函数返回 True ，停止将由酋长发起。
run_every_secs 如果指定，则以 run_every_secs 秒的间隔调用 should_stop_fn。默认为 60 秒。必须设置这个或run_every_steps。
run_every_steps 如果指定，则每 run_every_steps 步骤调用 should_stop_fn。必须设置这个或run_every_secs。

SessionRunHook 定期执行 should_stop_fn 并在函数返回 True 时启动提前停止。

抛出

TypeError 如果 estimator 不是 tf.estimator.Estimator 类型。
ValueError 如果同时设置了run_every_secs 和run_every_steps。

返回当 should_stop_fn 返回 True 时停止训练的 SessionRunHook。

使用示例：

estimator = ...
hook = early_stopping.make_early_stopping_hook(
    estimator, should_stop_fn=make_stop_fn(...))
train_spec = tf.estimator.TrainSpec(..., hooks=[hook])
tf.estimator.train_and_evaluate(estimator, train_spec, ...)

警告：当前实现支持 early-stopping 在本地模式下进行训练和评估。在分布式模式下，可以停止训练，但评估(这是一项单独的工作)将无限期地等待新模型检查点的评估，因此您将需要其他方法来检测和停止它。分布式模式下的Early-stopping 评估需要更改train_and_evaluate API，并将在未来的修订版中解决。

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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.experimental.make_early_stopping_hook。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。