tf.Estimatorを使用している場合の損失ロギングメッセージの頻度を制御する方法

Question

私はTF 1.4を使用しています。 私の質問はtf.estimator.Estimatorについてです。

ように私は、「損失およびステップ」情報メッセージの頻度を制御したい：私は見積もりの​​コンストラクタにtf.estimator.RunConfigを渡している

INFO:tensorflow:loss = 0.00896569, step = 14901 (14.937 sec) 

。しかし、私は "損失とステップ"メッセージを制御するパラメータがないと思います。

 worker_hooks.extend([ 
     training.NanTensorHook(estimator_spec.loss), 
     training.LoggingTensorHook(
      { 
       'loss': estimator_spec.loss, 
       'step': global_step_tensor 
      }, 
      every_n_iter=100) 
    ]) 

Answer 1

が== '電車' Printing extra training metrics with Tensorflow Estimator

モードに返さestimator_specにtraining_hookのPARAMとしてlogging_hookを戻してください：

私はパラメータがハードコーディングされた_train_model方法で、estimator.pyであると思います