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TF Dev Summit talkを見ると、TensorFlowグラフのXLAをオンにする可能性があり、非常に実験的なメリットがあるので、少し実験したいと思っていました。tf.contrib.learn.Estimatorを使用するときXLAを有効にする
質問：tf.contrib.learn.Estimatorを使用する場合、JIT XLAを有効にするにはどうすればよいですか？
Iは
with tf.device("/job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_GPU:0"):
output = tf.add(input1, input2)
によるJIT XLAフラグ特定のOPSしかしながら、ドキュメントは、これは単にテストのために意図されていることを警告することができます。私が推奨される方法
# Config to turn on JIT compilation
config = tf.ConfigProto()
config.graph_options.optimizer_options.global_jit_level = tf.OptimizerOptions.ON_1
sess = tf.Session(config=config)
を使用してこれを実行できるようにしたいと思いますが、私はmodel_fn外からtf.Sessionを設定する方法を把握することはできません。
この擬似コードは、問題をより明確にする：
def char_cnn_model(features, target, mode, params, model_dir):
# do stuff to build the CNN
...
return tf.contrib.learn.ModelFnOps(mode=mode,
predictions=predictions_dict,
loss=loss,
train_op=train_op,
eval_metric_ops=eval_metric_ops)
def main(unused_argv):
# load training data, test data etc
...
classifier = learn.Estimator(
model_fn=char_cnn_model, # defined above
model_dir=model_dir,
params=params,
config=tf.contrib.learn.RunConfig(save_checkpoints_secs=60,
log_device_placement=True,
tf_random_seed=7))
classifier.fit(
X_train,
y_train,
steps=5000,
monitors=[validation_monitor]) # validation_monitor defined in main
accuracy_score = classifier.evaluate(x=X_test, y=y_test)
tf.contrib.learn.RunConfigは良い候補のように思えたが、それは、私は理にかなって推測され（セッションのために何かを持っていない、なぜのrunConfigを持っているでしょう既存のセッションへのポインタ？）
私はこれをやりすぎる可能性があります。tf.get_default_sessionは私が必要とするものですが、作成後にセッションの設定を変更することはできますか？