SessionRunHook 在 运行 后返回空的 SessionRunValues
SessionRunHook returning empty SessionRunValues after run
我正在尝试编写一个钩子来计算一些全局指标（而不是批量指标）。为了制作原型，我想我会得到一个简单的连接和 运行 来捕捉并记住真正的积极因素。它看起来像这样：
class TPHook(tf.train.SessionRunHook):
def after_create_session(self, session, coord):
print("Starting Hook")
tp_name = 'metrics/f1_macro/TP'
self.tp = []
self.args = session.graph.get_operation_by_name(tp_name)
print(f"Got Args: {self.args}")
def before_run(self, run_context):
print("Starting Before Run")
return tf.train.SessionRunArgs(self.args)
def after_run(self, run_context, run_values):
print("After Run")
print(f"Got Values: {run_values.results}")
但是，挂钩的 "after_run" 部分返回的值始终是 None。我在训练和评估阶段都对此进行了测试。我对 SessionRunHooks 应该如何工作有什么误解吗？
也许相关信息：
该模型是在 keras 中构建的，并使用 keras.estimator.model_to_estimator() 函数转换为估算器。该模型已经过测试并且工作正常，我试图在钩子中检索的操作在此代码块中定义：
def _f1_macro_vector(y_true, y_pred):
"""Computes the F1-score with Macro averaging.
Arguments:
y_true {tf.Tensor} -- Ground-truth labels
y_pred {tf.Tensor} -- Predicted labels
Returns:
tf.Tensor -- The computed F1-Score
"""
y_true = K.cast(y_true, tf.float64)
y_pred = K.cast(y_pred, tf.float64)
TP = tf.reduce_sum(y_true * K.round(y_pred), axis=0, name='TP')
FN = tf.reduce_sum(y_true * (1 - K.round(y_pred)), axis=0, name='FN')
FP = tf.reduce_sum((1 - y_true) * K.round(y_pred), axis=0, name='FP')
prec = TP / (TP + FP)
rec = TP / (TP + FN)
# Convert NaNs to Zero
prec = tf.where(tf.is_nan(prec), tf.zeros_like(prec), prec)
rec = tf.where(tf.is_nan(rec), tf.zeros_like(rec), rec)
f1 = 2 * (prec * rec) / (prec + rec)
# Convert NaN to Zero
f1 = tf.where(tf.is_nan(f1), tf.zeros_like(f1), f1)
return f1
以防万一有人遇到同样的问题，我发现了如何重组程序以使其正常工作。尽管文档听起来好像我可以将原始操作传递给 SessionRunArgs，但它似乎需要实际的张量（也许这是我的误读）。
这很容易实现 - 我只是将 after_create_session 代码更改为如下所示。
def after_create_session(self, session, coord):
tp_name = 'metrics/f1_macro/TP'
self.tp = []
tp_tensor = session.graph.get_tensor_by_name(tp_name+':0')
self.args = [tp_tensor]
并且成功运行。
我正在尝试编写一个钩子来计算一些全局指标（而不是批量指标）。为了制作原型，我想我会得到一个简单的连接和 运行 来捕捉并记住真正的积极因素。它看起来像这样：
class TPHook(tf.train.SessionRunHook):
def after_create_session(self, session, coord):
print("Starting Hook")
tp_name = 'metrics/f1_macro/TP'
self.tp = []
self.args = session.graph.get_operation_by_name(tp_name)
print(f"Got Args: {self.args}")
def before_run(self, run_context):
print("Starting Before Run")
return tf.train.SessionRunArgs(self.args)
def after_run(self, run_context, run_values):
print("After Run")
print(f"Got Values: {run_values.results}")
但是，挂钩的 "after_run" 部分返回的值始终是 None。我在训练和评估阶段都对此进行了测试。我对 SessionRunHooks 应该如何工作有什么误解吗？
也许相关信息：
该模型是在 keras 中构建的，并使用 keras.estimator.model_to_estimator() 函数转换为估算器。该模型已经过测试并且工作正常，我试图在钩子中检索的操作在此代码块中定义：
def _f1_macro_vector(y_true, y_pred):
"""Computes the F1-score with Macro averaging.
Arguments:
y_true {tf.Tensor} -- Ground-truth labels
y_pred {tf.Tensor} -- Predicted labels
Returns:
tf.Tensor -- The computed F1-Score
"""
y_true = K.cast(y_true, tf.float64)
y_pred = K.cast(y_pred, tf.float64)
TP = tf.reduce_sum(y_true * K.round(y_pred), axis=0, name='TP')
FN = tf.reduce_sum(y_true * (1 - K.round(y_pred)), axis=0, name='FN')
FP = tf.reduce_sum((1 - y_true) * K.round(y_pred), axis=0, name='FP')
prec = TP / (TP + FP)
rec = TP / (TP + FN)
# Convert NaNs to Zero
prec = tf.where(tf.is_nan(prec), tf.zeros_like(prec), prec)
rec = tf.where(tf.is_nan(rec), tf.zeros_like(rec), rec)
f1 = 2 * (prec * rec) / (prec + rec)
# Convert NaN to Zero
f1 = tf.where(tf.is_nan(f1), tf.zeros_like(f1), f1)
return f1
以防万一有人遇到同样的问题，我发现了如何重组程序以使其正常工作。尽管文档听起来好像我可以将原始操作传递给 SessionRunArgs，但它似乎需要实际的张量（也许这是我的误读）。
这很容易实现 - 我只是将 after_create_session 代码更改为如下所示。
def after_create_session(self, session, coord):
tp_name = 'metrics/f1_macro/TP'
self.tp = []
tp_tensor = session.graph.get_tensor_by_name(tp_name+':0')
self.args = [tp_tensor]
并且成功运行。