如何使用Tensorflow估算器

Question

我正在遵循有關創建卷積神經網絡的Tensorflow教程 。

我正在讀取培訓和測試數據的步驟：

def main(unused_argv):
  mnist = learn.datasets.load_dataset("mnist")
  train_data = mnist.train.images # Returns np.array
  train_labels = np.asarray(mnist.train.labels, dtype=np.int32)
  eval_data = mnist.test.images # Returns np.array
  eval_labels = np.asarray(mnist.test.labels, dtype=np.int32)

到這里，一切都很好。

但是隨后突然創建了一個估計器：

mnist_classifier = learn.Estimator(
      model_fn=cnn_model_fn, model_dir="/tmp/mnist_convnet_model")

我的問題是：

1. 什么是估算器？

2. 先前的代碼在"/tmp/mnist_convnet_model"下不保存任何內容。 為什么在該目錄下保存了一個模型？ 它是怎么到達那里的？

編輯：

運行代碼時，我得到：

 Couldn't find trained model at ../tmp/mnist_convnet_model. 

這是因為在該目錄結構下找不到模型。

我怎樣才能把模型放在那里？ 另外，為什么我必須將其放在此處，而不是將其存儲在內存中以執行腳本。

Answer 1

在教程中就可以回答第一個問題。 Estimator是“用於執行高級模型訓練，評估和推斷的TensorFlow類”。

第二個問題的答案是，不，還沒有保存到該目錄。 估計器對象將使用此目錄來保存訓練檢查點，日志等。第一次運行此代碼時，它將不會加載任何內容。 但是一旦訓練了模型，它將從那里加載保存的狀態。