TensorFlow学習ノート-tf.estimator

tfestimatorEstimator

属性

方法

tf.estimator.Estimator

Estimator classトレーニングとTFモデルのテスト.Estimatorオブジェクトは、model_fnによって指定するモデルをカプセル化し、入力および他のスーパーパラメータを与え、opsに戻ってtraining、evaluation or preditionを実行する.すべての出力(checkpoints,event files,etc.を含む)はmodel_dirに書き込まれる.

ツールバーの

config
着信model_fn、model_fnパラメータnamed"config"

model_dir

model_fn The model_fn with following signature: def model_fn(features, labels, mode, config)

params

方法

__init__

__init__(
    model_fn,
    model_dir=None,
    config=None,
    params=None #  model_fn 
)

evaluate

トレーニングモデルの評価

evaluate(
    input_fn, #  ， features labels
    steps=None,
    hooks=None, # List of SessionRunHook subclass instances
    checkpoint_path=None, # if none,  model_dir latest checkpoint
    name=None
)

export_savemodelは、SavedModel

としてinference graphを導出する.

export_savedmodel(
    export_dir_base, #  
    serving_input_receiver_fn, #  ServingInputReceiver 
    assets_extra=None,
    as_text=False,
    checkpoint_path=None
)

get_variable_names
get_variable_names()は、モデル内のすべての変数名のリストを返します.

get_variable_value(name)変数nameに基づいてvalue

を返す

latest_checkpoint()は、model_dirにおいて最近保存されたcheckpoint

を見つける.

predict所与のfeaturesに基づいて予測

を生成する.

predict(
    input_fn,
    predict_keys=None,
    hooks=None,
    checkpoint_path=None
)

train

訓練データを与えた後にmodelを訓練する

train(
    input_fn,
    hooks=None,
    steps=None,
    max_steps=None,
    saving_listeners=None
)