tensorflow学习笔记(1)- tf.estimator.EstimatorSpec源码分析

本文深入解析tf.estimator.EstimatorSpec,包括ModeKeys类的三种模式:训练、预测和评估,EstimatorSpec类的构造及其与Estimator类的配合使用,以及在训练和评估模型中的作用。同时,提到了numpy_input_fn在提供模型输入数据方面的作用。

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tf.estimator.EstimatorSpec源码分析

tf.estimator.EstimatorSpec是python新增的一个高级api,它定义了一个具体的模型对象,现根据源代码简要分析其功能。

ModeKeys类

源代码如下:

class ModeKeys(object):
TRAIN = 'train'
EVAL = 'eval'
PREDICT = 'infer'

该类有点类似于Java中的枚举类型,定义了tensorflow的三种模式:训练、预测、评估模型

EstimatorSpec类

该类定义了一个具体的模型:

def __new__(cls,
mode,
predictions=None,
loss=None,
train_op=None,
eval_metric_ops=None,
export_outputs=None,
training_chief_hooks=None,
training_hooks=None,
scaffold=None):

该类定义了一个具体的模型对象,但是参数之间互相有约束
mode: 定义

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