使用tf.Estimator时如何控制丢失日志消息的频率

Question

我正在使用TF 1.4.我的问题是关于tf.estimator.Estimator.

我想控制"丢失和步骤"信息消息的频率,例如:

INFO:tensorflow:loss = 0.00896569, step = 14901 (14.937 sec)

我将tf.estimator.RunConfig传递给Estimator的构造函数.但我认为没有一个参数来控制"丢失和步骤"消息.

我认为参数在_train_model方法的estimator.py中是硬编码的:

      worker_hooks.extend([
      training.NanTensorHook(estimator_spec.loss),
      training.LoggingTensorHook(
          {
              'loss': estimator_spec.loss,
              'step': global_step_tensor
          },
          every_n_iter=100)
  ])

Answer 1

log_step_count_stepstensorflow v1.8受支持：https ://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/RunConfig

Answer 2

尝试将logging_hook作为返回的estimator_spec中的training_hook参数返回，模式=='train' 使用Tensorflow Estimator打印额外的训练指标

https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/619/commits/48603b7faed85753ab905f177cbf4e0c8d1dcb64

https://www.tensorflow.org/install/install_sources#clone_the_tensorflow_repository

源代码：https ://stackoverflow.com/a/38097276/2218905