NPUEstimator构造函数
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功能说明
NPUEstimator类的构造函数，NPUEstimator类继承了TensorFlow的Estimator类，可以调用基类的原生接口，用来训练、评估、推理TensorFlow模型。
函数原型
class NPUEstimator(estimator_lib.Estimator): def __init__(self, model_fn=None, model_dir=None, config=None, params=None, job_start_file='', warm_start_from=None )参数说明
| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
|---|---|---|
| model_fn | 输入 | 模型function定义，该function返回NPUEstimatorSpec类对象。 关于NPUEstimatorSpec类的构造函数，请参见NPUEstimatorSpec构造函数。 |
| model_dir | 输入 | 保存模型路径，用于保存或恢复模型文件。默认为None。 如果NPURunConfig和NPUEstimator配置的model_dir不同，系统报错。 如果NPURunConfig和NPUEstimator仅一个接口配置model_dir，以配置的路径为准。 如果NPURunConfig和NPUEstimator均未配置model_dir，则系统在当前脚本执行路径创建一个model_dir_xxxxxxxxxx目录保存模型文件。 |
| config | 输入 | NPURunConfig类对象。 关于NPURunConfig类的构造函数，请参见NPURunConfig构造函数。 |
| params | 输入 | 传入model_fn的参数，为字典类型，键为传入参数的名字，值为基本的Python类型值 |
| job_start_file | 输入 | CSA job启动文件路径。 |
| warm_start_from | 输入 | 指定checkpoint路径，会导入该checkpoint开始训练。 |
返回值
返回NPUEstimator类对象。
调用示例
from npu_bridge.npu_init import * ... self._classifier=NPUEstimator( model_fn=cnn_model_fn, model_dir=self._model_dir, config=tf.estimator.NPURunConfig( save_checkpoints_steps=50 if get_rank_id() == 0 else 0, keep_checkpoint_max=1))【免费下载链接】tensorflowAscend TensorFlow Adapter项目地址: https://gitcode.com/cann/tensorflow
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