RunConfig参数支持说明

model_dir

保存模型路径。默认值：None。

如果NPURunConfig和NPUEstimator配置的model_dir不同，系统报错。

如果NPURunConfig和NPUEstimator仅一个接口配置model_dir，以配置的路径为准。

如果NPURunConfig和NPUEstimator均未配置model_dir，则系统在当前脚本执行路径创建一个model_dir_xxxxxxxxxx目录保存模型文件。

tf_random_seed

初始化变量的种子。默认值：None。

save_summary_steps

每隔多少step保存一次Summary。默认值：0。

该参数仅适用于iterations_per_loop=1的场景，iterations_per_loop>1时，可能无法按照配置的值保存，请参考“Log/Summary”专题实现信息保存。

save_checkpoints_steps

每隔多少step保存一次checkpoint。默认值：None。

• 与save_checkpoints_secs不能同时配置。
• 如果save_checkpoints_steps和save_checkpoints_secs都为None，则每隔100个step保存一次checkpoint。
• iterations_per_loop>1的场景下，要求save_checkpoints_steps必须大于或等于iterations_per_loop，且是iterations_per_loop的整数倍，否则不会按照save_checkpoints_steps配置的值保存checkpoint数据。

如果用户只希望在某个device上保存checkpoint，而不希望在其他device上保存checkpoint数据，可以按照如下方法修改训练脚本。

TensorFlow原始代码：

self._classifier=tf.estimator.Estimator(
  model_fn=cnn_model_fn,
  model_dir=self._model_dir,
  config=tf.estimator.RunConfig(
      save_checkpoints_steps=50 if hvd.rank() == 0 else None,
      keep_checkpoint_max=1))

迁移后的代码：

self._classifier=NPUEstimator(
  model_fn=cnn_model_fn,
  model_dir=self._model_dir,
  config=tf.estimator.NPURunConfig(
      save_checkpoints_steps=50 if get_rank_id() == 0 else 0,
      keep_checkpoint_max=1))

save_checkpoints_secs

每隔多少秒保存一次checkpoint。默认值：None。

与save_checkpoints_steps不能同时配置。

session_config

设置session参数的ConfigProto格式对象。默认值：None。

keep_checkpoint_max

最大保存多少个checkpoint文件。默认值：5

keep_checkpoint_every_n_hours

保留N个小时的checkpoint文件。 默认值：10000，可有效禁用该功能。

如需使用该功能，keep_checkpoint_max需要配置足够大。

log_step_count_steps

每隔多少step，记录global_step和loss值一次。默认值：100。

该参数仅适用于iterations_per_loop=1的场景，iterations_per_loop>1时，可能无法按照配置的值保存，请参考“Log/Summary”专题实现信息保存。

train_distribute

指明分布式训练策略，分布式相关配置由experimental_distribute指定。

仅TF Adapte迁移工具会使用该参数，不建议用户单独使用。

device_fn

获取每个Operation的Device字段的function。

protocol

可选参数，指定启动Server时使用的协议。无表示默认为GRPC。

eval_distribute

是否分布式验证，分布式相关配置由experimental_distribute指定。

仅TF Adapte迁移工具会使用该参数，不建议用户单独使用。

experimental_distribute

分布式配置。