NPUEstimatorSpec构造函数

功能说明

NPUEstimatorSpec类的构造函数，NPUEstimatorSpec类继承了TensorFlow的EstimatorSpec类，可以调用基类的原生接口，定义具体的模型对象。

EstimatorSpec是model_fn的返回数据结构，包含了mode，predictions，loss，train_op和export_outputs等字段，传递到Estimator。直接使用EstimatorSpec无法满足训练的功能，定义NPUEstimatorSpec，代替EstimatorSpec的功能。

函数原型

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,
evaluation_hooks=None,
prediction_hooks=None,
host_call=None)

参数说明

参数名	输入/输出	描述
NPUEstimatorSpec继承EstimatorSpec的参数：
mode	输入	模式，指明当前是在训练、验证、还是推理。 ModeKeys.TRAIN：表示训练。 ModeKeys.EVAL：表示验证。 ModeKeys.PREDICT：表示推理。
predictions	输入	推理的输出Tensor，当mode为ModeKeys.PREDICT时必须指定该参数。
loss	输入	训练的损失。
train_op	输入	训练算子。
eval_metric_ops	输入	度量结果的字典（按照Tensor名称）。字典值可以是以下之一： Metric类的实例。调用度量函数的结果，即（metric_tensor，update_op）元组。
export_outputs	输入	用于模型保存，描述了导出到SavedModel的输出格式。
training_chief_hooks	输入	训练执行时主节点的SessionRunHooks集合。
training_hooks	输入	训练执行时的SessionRunHooks集合。
scaffold	输入	定义scaffold（提供定制saver、init_op、summary_op、global_step的能力）
evaluation_hooks	输入	验证执行时的SessionRunHooks集合
prediction_hook	输入	推理执行时的SessionRunHooks集合
NPUEstimatorSpec新增参数：
host_call	输入	捕捉Summary信息，将每个step的信息传回Host侧查看。 host_call是一个function和一个tensor的列表或字典组成的元组，用于返回tensor列表。 host_call目前适用于train()和evaluate()。

返回值

返回NPUEstimatorSpec类对象。

调用示例

      
           from npu_bridge.npu_init import *
...
host_call = (_host_call_fn, [global_step, loss])
return NPUEstimatorSpec(mode=tf.estimator.ModeKeys.TRAIN, loss=loss, train_op=train_op, host_call=host_call)

父主题： npu_bridge.estimator.npu.npu_estimator