训练以及高级会话函数

主训练逻辑

我们将在cifar_train.py文件实现主要训练逻辑。在这里我们将使用一个新的会话函数，叫tf.train.MonitoredTrainingSession

优点： 1、它自动的建立events文件、checkpoint文件，以记录重要的信息。 2、可以定义钩子函数，可以自定义每批次的训练信息，训练的限制等等

注意：在这个里面我们需要添加一个全局步数，这个步数是每批次训练的时候进行+1计数，内部使用。

代码如下：

import tensorflow as tf
import cifar_model
import time
from datetime import datetime



def train():
    # 在图中进行训练
    with tf.Graph().as_default():
        # 定义全局步数,必须得使用这个，否则会出现StopCounterHook错误
        global_step = tf.contrib.framework.get_or_create_global_step()

        # 获取数据
        image, label, label_1 = cifar_model.input()

        # 通过模型进行类别预测
        y_logit = cifar_model.inference(image)

        # 计算损失
        loss = cifar_model.total_loss(label, y_logit)

        # 进行优化器减少损失
        train_op, accuracy = cifar_model.train(loss, label, y_logit, global_step)

        # 通过钩子定义模型输出
        class _LoggerHook(tf.train.SessionRunHook):
            """Logs loss and runtime."""
            def begin(self):
                self._step = -1
                self._start_time = time.time()

            def before_run(self, run_context):
                self._step += 1
                return tf.train.SessionRunArgs(loss, float(accuracy.eval()))  # Asks for loss value.

            def after_run(self, run_context, run_values):
                if self._step % 10 == 0:
                    current_time = time.time()
                    duration = current_time - self._start_time
                    self._start_time = current_time
                    loss_value = run_values.results
                    examples_per_sec = 10 * 10 / duration
                    sec_per_batch = float(duration / 10)

                    format_str = ('%s: step %d, loss = %.2f (%.1f examples/sec; %.3f '
                                  'sec/batch)')
                    print(format_str % (datetime.now(), self._step, loss_value,
                                        examples_per_sec, sec_per_batch))

        with tf.train.MonitoredTrainingSession(
                checkpoint_dir="./cifartrain/train",
                hooks=[tf.train.StopAtStepHook(last_step=500),# 定义执行的训练轮数也就是max_step，超过了就会报错
                       tf.train.NanTensorHook(loss),
                       _LoggerHook()],
                config=tf.ConfigProto(
                    log_device_placement=False)) as mon_sess:
            while not mon_sess.should_stop():
                mon_sess.run(train_op)


def main(argv):
    train()


if __name__ == "__main__":
    tf.app.run()