我发现 tensorflow train_and_evaluate 的工作方式与传统的 tf.estimator train 和 evaluate 相比有点不同。 train_and_evaluate 根据 epoch 的数量创建多个 session ,而 train 仅创建一个 session 。 我想知道 train_and_evaluate 和先训练再评估之间的主要区别是什么。 推荐哪一个?
最佳答案
我们正在更新 train_and_evaluate。它会做一个单一的火车调用。
现在,如果您不进行分布式培训,我建议您使用 InMemoryEvaluatorHook使用 train
。 InMemoryEvaluatorHook
是一项新功能,我们非常乐意听到您的反馈。
关于python - 推荐什么? tensorflow train_and_evaluate 或 estimator.train, estimator.evaluate,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50633582/