关于tf.estimator.Estimator

问题描述

所以我正在使用

tf.estimator.Estimator(
    model_fn,model_dir=None,config=None,params=None,warm_start_from=None
)

我对参数params感到困惑。

我知道它是dict，根据一些示例代码，我假设params类似于：

params = {"batch_size":128,"hidden_layer": 3
}

但是根据官方页面，params是将传递给model_fn的超参数的命令。键是参数的名称，值是基本的python类型（offical page）。所以值应该是像int64，float64这样的python类型？

请给我一个清晰的解释。非常感谢您的帮助

解决方法

进一步docs：

params参数包含超参数。它被传递给 model_fn，如果model_fn有一个名为“ params”的参数，则输入 以相同的方式起作用。 Estimator仅传递参数，它确实 不检查它。 params的结构因此完全取决于 开发人员。

换句话说，合适的是您确定合适的 。如果您的模型加载了权重，则它可能是权重文件的字符串路径：weights_path = "model.h5"。在0.和1.之间浮动以提供辍学率。像这样：

def model_fn(params):
    ...
    x = Dense(params['units'])(x)
    x = Dropout(params['dropout'])(x)
    ...
    model.load_weights(params['weights_path'])
    return model

TF检查model_fn是否具有params参数here，并相应地将其传递。 model_fn也可以有其他任何参数。