Tensorflow估计 - 上评估和演示数据集

定期评估tensorflow文档不提供如何在一个评估集合执行所述模型的定期评价任何例子。Tensorflow估计 - 上评估和演示数据集

Some people建议使用的实验，这听起来不错，但遗憾的是不工作（折旧和触发一个错误）。

Others建议使用SummarySaverHook，但我没有看到如何将它与评估集（而不是训练集）结合使用。

一个解决办法是做到以下几点

for i in range(number_of_epoch): 
    estimator.train(...) // on training set 
    estimator.evaluate(...) // on evaluation set

这种架构的this paper明确建议（第4页右上）。

任何其他的想法/执行？

编辑：

时运行的实验是以下错误消息：

File ".../anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/experiment.py", line 253, in train if (config.environment != run_config.Environment.LOCAL and 
AttributeError: 'RunConfig' object has no attribute 'environment'

Tensorflow版本1.3

来源

2017-08-30 Maxime De Bruyn

只有少数参数/的Experiment选项弃用（具体是什么错误你看到了吗？）。如果你使用它创建一个Estimator，会做定期的检查站（在RunConfig使用期权）和Experiment，你会使用train_and_evaluate方法时得到的评价在默认情况下每个检查点。

编辑：由于马克西姆在评论中指出。他需要添加以下行来摆脱他的错误：

os.environ['TF_CONFIG'] = json.dumps({'environment': 'local'}) 
config = tf.contrib.learn.RunConfig()

来源

2017-09-05 04:38:25 iga

感谢您的回复。我用错误日志编辑了问题。该错误消息我得到的是：“AttributeError的：‘RunConfig’对象有没有属性‘环境’” –

我会尝试添加此： os.environ [“TF_CONFIG”] = json.dumps（{“环境”：“本地” }） config = tf.contrib.learn.RunConfig（） –

它工作。非常感谢你。你能编辑你的答案，并添加两行代码，这样每个人都可以理解吗？ –

Tensorflow估计 - 上评估和演示数据集

回答

相关问题