tensorflow中的Hooks方法調用順序

 

初始化：在創建一個MonitoredSession時，會按順序執行以下操作：

• 調用[Hooks]列表中每一個Hook的begin()函數
• 通過scaffold.finalize()完成圖graph的定義
• 創建會話
• 用Scaffold提供的初始化操作(op)來初始化模型
• 如果給定checkpoint_dir中存在checkpoint文件，則用checkpoint恢復變量
• 啓動隊列線程
• 調用hook.after_create_session()

 

Run:當調用run()函數時，按順序執行以下操作

• 調用hook.before_run()
• 用合併後的fetches 和feed_dict調用TensorFlow的session.run() （這裏是真正調用tf.Session().run(fetches ,feed_dict)）
• 調用hook.after_run()
• 返回用戶需要的session.run()的結果
• 如果發生了AbortedError或者UnavailableError，則在再次執行run()之前恢復或者重新初始化會話

Exit:當調用close()退出時，按順序執行下列操作

• 調用hook.end()
• 關閉隊列線程queuerunners和會話session

• 在monitored_session的上下文中，抑制由於處理完所有輸入拋出的OutOf Range錯誤。

call hook.begin()

    sess = tf.Session()

    call hooks.after_create_session()

    while not stop is requested:

        call hooks.before_run()

        try:

            results = sess.run(merged_fetches, feed_dict=merged_feeds)

        except (errors.OutOfRangeError, StopIteration):

            break

        call hooks.after_run()

    call hook.end()

    sess.close()