TensorFlow学习笔记-tf.estimator

tfestimatorEstimator
属性

方法

tf.estimator.Estimator

Estimator class训练和测试TF模型。

Estimator

对象封装好通过

model_fn

指定的模型，给定输入和其它超参数，返回ops执行training, evaluation or prediction. 所有的输出(包含checkpoints, event files, etc.)被写入

model_dir

。

属性

config

传入

model_fn

,如果

model_fn

有参数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 # 将要传入model_fn的超参数字典
)

evaluate

对训练模型评价

evaluate(
input_fn, # 输入函数，返回元组features和labels
steps=None,
hooks=None, # List of SessionRunHook subclass instances
checkpoint_path=None, # if none, 用model_dir中latest checkpoint
name=None
)

export_savemodel

导出inference graph作为一个SavedModel

export_savedmodel(
export_dir_base, # 目录
serving_input_receiver_fn, # 返回ServingInputReceiver的函数
assets_extra=None,
as_text=False,
checkpoint_path=None
)

get_variable_names

get_variable_names()

返回模型中所有变量名字的列表

get_variable_value(name)

根据变量name返回value

latest_checkpoint()

在

model_dir

中找到最近保存的checkpoint

predict

根据给定的features产生预测

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

train

给定训练数据后训练model

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