在使用tf.train.MonitoredTrainingSession时,可以通过以下步骤获取全局步长:
下面是一个示例代码:
import tensorflow as tf
# 创建全局步长变量
global_step = tf.train.get_or_create_global_step()
# 创建MonitoredTrainingSession
with tf.train.MonitoredTrainingSession(hooks=[tf.train.StopAtStepHook(last_step=global_step + num_steps)]) as sess:
while not sess.should_stop():
# 在训练循环中更新全局步长变量
_, step = sess.run([train_op, global_step])
# 打印当前步长
print("Global step: ", step)
在上述示例中,我们首先使用tf.train.get_or_create_global_step()函数创建了一个全局步长变量global_step。然后,在创建MonitoredTrainingSession时,通过传递一个StopAtStepHook参数来指定在哪个步骤停止训练。我们将全局步长变量global_step加上所需的步数作为目标步骤数传递给StopAtStepHook。
这样,在训练循环中,每次运行train_op操作时,全局步长变量global_step会被更新,并且可以通过sess.run(global_step)来获取当前的全局步长。
注意:以上示例中的num_steps是一个整数,表示所需的步数。你可以根据实际情况进行调整。
推荐的腾讯云相关产品:腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tfsm),该平台提供了丰富的机器学习和深度学习工具,可以帮助开发者更方便地进行模型训练和部署。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云