tf.contrib.learn.estimator是TensorFlow中的一个模块,用于构建和训练机器学习模型。在默认情况下,tf.contrib.learn.estimator会自动为模型的各个部分添加摘要(summary),以便在TensorBoard中进行可视化和监控。
如果不希望tf.contrib.learn.estimator添加摘要,可以通过设置tf.contrib.learn.RunConfig的参数save_summary_steps和save_checkpoints_steps来控制是否保存摘要和检查点。
具体来说,可以将这两个参数设置为None,即可禁止tf.contrib.learn.estimator添加摘要。示例如下:
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.learn import RunConfig
# 创建一个RunConfig对象,并设置save_summary_steps和save_checkpoints_steps为None
run_config = RunConfig(save_summary_steps=None, save_checkpoints_steps=None)
# 使用RunConfig对象创建Estimator
estimator = tf.contrib.learn.Estimator(model_fn=model_fn, config=run_config)
这样设置之后,tf.contrib.learn.estimator将不会自动添加摘要,也不会在训练过程中保存摘要文件。这在某些情况下可能会提高训练速度和减少存储空间的占用。
需要注意的是,禁止tf.contrib.learn.estimator添加摘要可能会导致无法在TensorBoard中可视化模型的训练过程和性能指标。如果需要使用TensorBoard进行模型监控和可视化,可以根据实际需求选择是否禁止添加摘要。
关于tf.contrib.learn.estimator的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的相关产品文档:tf.contrib.learn.estimator
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