TellMeStepOrLossHook构造函数
功能说明
TellMeStepOrLossHook类的构造函数,TellMeStepOrLossHook用于告知底层软件“当前执行的步数和总的步数”或者“当前执行的loss和最终的目标loss”。
函数原型
def __init__(self,step=None,total_step=None,loss=None,final_loss=None)
参数说明
参数名 |
输入/输出 |
描述 |
---|---|---|
step |
输入 |
表示当前步数的Tensor的名称。 |
total_step |
输入 |
训练脚本总的训练步数。 |
loss |
输入 |
表示当前loss的Tensor的名称。 |
final_loss |
输入 |
训练脚本最终的目标loss。 |
返回值
返回TellMeStepOrLossHook类对象
约束说明
Iterations_per_loop>1的场景下,会按照每增加Iterations_per_loop数量的步数,就会告知底层软件当前执行的步数或者loss,无法做到每增加1步就告知底层软件一次,可能对底层软件某些依赖此hook函数结果的功能产生影响
调用示例
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from npu_bridge.npu_init import * est = NPUEstimator( model_fn=model_fn, config=config, params=params) hooks = [] max_steps = 10000 # step分割的方式,本示例当前step的tensor名称是global_step:0,总step数是10000,请根据实际step的tensor名称和总step数进行配置 my_hook = TellMeStepOrLossHook(step='global_step:0', total_step=max_steps) # loss分割的方式,本示例当前loss的tenosr名称是loss:0,目标loss是7.1,请根据实际loss的tensor名称和目标loss值进行配置 # my_hook = TellMeStepOrLossHook(loss='loss:0', final_loss=7.1) hooks.append(my_hook) # 开启训练 est.train( input_fn=imagenet_train.input_fn, max_steps=max_steps hooks=hooks) |