TellMeStepOrLossHook构造函数
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功能说明
TellMeStepOrLossHook类的构造函数，TellMeStepOrLossHook用于告知底层软件“当前执行的步数和总的步数”或者“当前执行的loss和最终的目标loss”。
函数原型
class TellMeStepOrLossHook(session_run_hook.SessionRunHook): def __init__(self, step=None, total_step=None, loss=None, final_loss=None)参数说明
| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
|---|---|---|
| step | 输入 | 表示当前步数的Tensor的名称。 |
| total_step | 输入 | 训练脚本总的训练步数。 |
| loss | 输入 | 表示当前loss的Tensor的名称。 |
| final_loss | 输入 | 训练脚本最终的目标loss。 |
返回值
返回TellMeStepOrLossHook类对象。
约束说明
Iterations_per_loop>1的场景下，会按照每增加Iterations_per_loop数量的步数，就会告知底层软件当前执行的步数或者loss，无法做到每增加1步就告知底层软件一次，可能对底层软件某些依赖此hook函数结果的功能产生影响。
调用示例
from npu_bridge.npu_init import * est = NPUEstimator( model_fn=model_fn, config=config, params=params) hooks = [] max_steps = 10000 # step分割的方式，本示例当前step的tensor名称是global_step:0，总step数是10000，请根据实际step的tensor名称和总step数进行配置 my_hook = TellMeStepOrLossHook(step='global_step:0', total_step=max_steps) # loss分割的方式，本示例当前loss的tensor名称是loss:0，目标loss是7.1，请根据实际loss的tensor名称和目标loss值进行配置 # my_hook = TellMeStepOrLossHook(loss='loss:0', final_loss=7.1) hooks.append(my_hook) # 开启训练 est.train( input_fn=imagenet_train.input_fn, max_steps=max_steps hooks=hooks)【免费下载链接】tensorflowAscend TensorFlow Adapter项目地址: https://gitcode.com/cann/tensorflow
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
