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model_to_npu_estimator

功能说明

将通过Keras构建的模型转换为NPUEstimator对象。

函数原型

def model_to_npu_estimator(keras_model=None,
keras_model_path=None,
custom_objects=None,
model_dir=None,
checkpoint_format='saver',
config=None,
job_start_file='')

参数说明

参数名

描述

keras_model

已经编译好的Keras模型对象。

该参数与keras_model_path不可同时传入。

keras_model_path

保存在磁盘上的已编译Keras模型的路径。可以使用Keras模型的save()方法生成HDF5格式的Keras模型。

该参数与keras_model不可同时传入。

custom_objects

自定义对象的字典,在构造keras时,如果有自定义的层或者函数,在加载模型时需要使用custom_objects。

model_dir

保存模型路径, 用于保存或恢复模型文件。如果没有配置,那么将使用config中的model_dir配置。如果都设置了,那这两个配置项必须一样。如果都设置为None,就会使用临时的文件夹/tmp。

checkpoint_format

设置训练时NPUEstimator保存的checkpoint的格式。取值:

  • saver(默认):表示通过tf.train.Saver()保存模型。
  • checkpoint:表示通过tf.train.Checkpoint ()保存模型,tf.train.Checkpoint与tf.train.Saver相比,强大之处在于其支持在即时执行模式下 “延迟” 恢复变量。

config

NPURunConfig类对象,用于配置NPUEstimator的运行参数。

关于NPURunConfig类的构造函数,请参见NPURunConfig构造函数

job_start_file

CSA场景下用于启动训练进程的配置文件路径。

返回值

根据传入的keras model返回一个NPUEstimator对象。

约束说明

目前仅功能模型和序列模型(为Keras构图方式)支持通过model_to_npu_estimator接口转换为NPUEstimator对象。

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