NPUEstimator构造函数
功能说明
NPUEstimator类的构造函数，NPUEstimator类继承了TensorFlow的Estimator类，可以调用基类的原生接口，用来训练和评估TensorFlow模型。
函数原型
def __init__(self, model_fn=None, model_dir=None, config=None, params=None, job_start_file='', warm_start_from=None )
参数说明
参数名 |
输入/输出 |
描述 |
|---|---|---|
model_fn |
输入 |
模型function定义，该function返回NPUEstimatorSpec类对象。 关于NPUEstimatorSpec类的构造函数，请参见NPUEstimatorSpec构造函数。 |
model_dir |
输入 |
保存模型路径， 用于保存或恢复模型文件。默认为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。 |
config |
输入 |
NPURunConfig类对象。 关于NPURunConfig类的构造函数，请参见NPURunConfig构造函数。 |
params |
输入 |
传入model_fn的参数，为字典类型，键为传入参数的名字，值为基本的python类型值 |
job_start_file |
输入 |
CSA job启动文件路径。 |
warm_start_from |
输入 |
指定checkpoint路径，会导入该checkpoint开始训练。 |
返回值
返回NPUEstimator类对象。
调用示例
1 2 3 4 5 6 7 8 | from npu_bridge.npu_init import * ... 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)) |
