python - 如何从 tf.estimator.Estimator 获取最后一个 global_step

global_step 完成后，如何从 tf.estimator.Estimator 获取最后一个 train(...)？例如，一个典型的基于 Estimator 的训练程序可能是这样设置的:
n_epochs = 10
model_dir = '/path/to/model_dir'

def model_fn(features, labels, mode, params):
    # some code to build the model
    pass

def input_fn():
    ds = tf.data.Dataset()  # obviously with specifying a data source
    # manipulate the dataset
    return ds

run_config = tf.estimator.RunConfig(model_dir=model_dir)
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, config=run_config)

for epoch in range(n_epochs):
    estimator.train(input_fn=input_fn)
    # Now I want to do something which requires to know the last global step, how to get it?
    my_custom_eval_method(global_step)

只有 evaluate() 方法返回包含 global_step 作为字段的字典。我怎样才能获得 global_step ，如果由于某种原因，我不能或不想使用这种方法？

最佳答案

最近，我发现 estimator 有 api get_variable_value

global_step = estimator.get_variable_value("global_step")

关于python - 如何从 tf.estimator.Estimator 获取最后一个 global_step，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/51325660/