tensorflow estimator 使用hook实现finetune

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于 2018-01-16 17:27:32 发布 · 1w 阅读

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本文介绍了如何在TensorFlow Estimator中利用model_fn和hooks进行模型的finetune。主要讨论了在model_fn中直接定义模型、使用hooks进行控制，特别是强调了在Estimator中定义模型以分离实验控制和模型细节的重要性。同时，概述了Estimator的model_fn对象的作用，包括模式定义、计算图、损失、训练操作、评估指标和导出策略。还提到了训练时的钩子如模型保存和监控策略。

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- model_fn里面定义好模型之后直接赋值
- 使用钩子 hooks

为了实现finetune有如下两种解决方案：

model_fn里面定义好模型之后直接赋值

 def model_fn(features, labels, mode, params):
    # .....
    # finetune
    if params.checkpoint_path and (not tf.train.latest_checkpoint(params.model_dir)):
        checkpoint_path = None
        if tf.gfile.IsDirectory(params.checkpoint_path):
            checkpoint_path = tf.train.latest_checkpoint(params.checkpoint_path)
        else:
            checkpoint_path = params.checkpoint_path

        tf.train.init_from_checkpoint(
            ckpt_dir_or_file=checkpoint_path,
            assignment_map={params.checkpoint_scope: params.checkpoint_scope}  # 'OptimizeLoss/':'OptimizeLoss/'
        )

使用钩子 hooks。

可以在定义tf.contrib.learn.Experiment的时候通过train_monitors参数指定

   # Define the experiment
    experiment = tf.contrib.learn.Experiment(
        estimator=estimator,  # Estimator
        train_input_fn=train_input_fn,  # First-class function
        eval_input_fn=eval_input_fn,  # First-class function
        train_steps=params.train_steps,  # Minibatch steps
        min_eval_frequency=params.eval_min_frequency,  # Eval frequency
        # train_monitors=[],  # Hooks for training
        # eval_hooks=[eval_input_hook],  # Hooks for evaluation
        eval_steps=params.e