解释代码 with tf.Session(config=tf_config) as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for epoch in range(self.config.max_epoch): lr = '' ls = '' random.shuffle(batch_data) for step in range(batch_len): loss, lengths, trans, global_step, learn_rate = self._run_sess(sess, batch_data[step], True) if step == (batch_len - 1): lr, ls = learn_rate, loss if (int(step) + 1) % self.config.steps_check == 0: self.logger.info( ' epoch:{}, step/total_batch:{}/{}, global_step:{}, learn_rate:{}, loss:{}'.format(epoch, step, batch_len, global_step, learn_rate, loss)) if (epoch + 1) % 2 == 0: print('*' * 50) report = self.evaluate(sess, self.model.trans, dev_batch_data, id_to_tag) # self.logger.info(report[1].strip()) self.logger.info('dev: epoch:{}, learn_rate:{}, loss:{}'.format(epoch, lr, ls)) if (int(epoch) + 1) % 20 == 0: self.save_model(sess, epoch)
时间: 2024-02-10 07:34:35 浏览: 28
这段代码包含了训练过程的主要逻辑。在 `with tf.Session(config=tf_config) as sess:` 中创建了一个 TensorFlow 会话,并使用 `tf.global_variables_initializer()` 初始化了全局变量。
接下来进行了 `self.config.max_epoch` 次训练,每次训练中数据都是随机打乱的,用于增加模型的泛化性能。在每次训练中,通过 `_run_sess()` 函数来运行一个批次的数据,并更新模型的参数。
如果当前步骤是检查点步骤(`self.config.steps_check` 是检查点步骤的间隔),则记录当前步骤的训练结果(包括全局步数、学习率、损失值等)。
如果当前轮次是偶数轮(`if (epoch + 1) % 2 == 0:`),则进行开发集的评估,并记录评估结果。
如果当前轮次是 20 的倍数(`if (int(epoch) + 1) % 20 == 0:`),则保存模型。
需要注意的是,这段代码中只是定义了训练过程的逻辑,具体的实现需要在 `_run_sess()` 和 `evaluate()` 函数中完成。
相关问题
sess=tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer())
这段代码的作用是创建一个会话(Session)对象sess,并且运行tf.global_variables_initializer()操作,这个操作会对所有的全局变量(global variables)进行初始化。
在tensorflow中,变量(variable)是一种特殊的张量(tensor),它的值可以在计算过程中被改变。全局变量是指那些在计算图(computation graph)中定义的变量,它们的作用域(scope)是整个计算图,而不仅仅是在某个函数或者代码块中。在tensorflow中,全局变量的定义方式通常是:
```python
import tensorflow as tf
# 定义一个全局变量
global_var = tf.Variable(0, name='global_var')
# 其他操作
...
```
在定义全局变量之后,我们需要使用tf.global_variables_initializer()操作来对它进行初始化,这个操作会返回一个操作(operation),我们需要在会话中运行这个操作才能对全局变量进行初始化。也就是说,在我们运行计算图之前,需要先创建一个会话对象sess,然后运行初始化操作,这样我们才能在计算图中使用这些全局变量。
init = (tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer()) sess.run(init)
你提供的代码片段是使用TensorFlow进行初始化的一种常见方式。让我来解释一下每一行的作用和含义。
```python
init = (tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
```
这一行代码创建了一个元组`init`,包含两个初始化操作:`tf.global_variables_initializer()`和`tf.local_variables_initializer()`。`tf.global_variables_initializer()`用于初始化所有的全局变量,而`tf.local_variables_initializer()`用于初始化所有的局部变量。
```python
sess.run(init)
```
这一行代码使用TensorFlow的`Session`对象`sess`来运行初始化操作。通过调用`sess.run(init)`,可以执行初始化操作,并将所有的全局和局部变量初始化为它们的默认值。
请注意,在运行该代码之前,你需要先创建一个TensorFlow的`Session`对象`sess`。你可以使用以下代码创建一个会话并运行初始化操作:
```python
import tensorflow as tf
# 创建一个会话
sess = tf.Session()
# 执行初始化操作
init = (tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
sess.run(init)
```
这样,你就可以使用TensorFlow来初始化全局和局部变量了。如果你还有其他问题,请随时提问!