TensorFlow自定義估算器在訓練后調用評估時卡住

Question

我根據他們的指南在TensorFlow（v1.10）中制作了一個自定義估算器（參見本合作 ）。

我訓練玩具模型：

tf.estimator.train_and_evaluate(est, train_spec, eval_spec)

然后，使用一些測試集數據，嘗試使用以下方法評估模型：

test_fn = lambda: input_fn(DATASET['test'], run_params)
test_res = est.evaluate(input_fn=test_fn)

（其中train_fn和valid_fn在功能上與test_fn相同，例如足以使tf.estimator.train_and_evaluate工作）。

我希望會發生一些事情，但這是我得到的：

INFO:tensorflow:Calling model_fn.
INFO:tensorflow:Done calling model_fn.
INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2018-11-09-13:38:44
INFO:tensorflow:Graph was finalized.
INFO:tensorflow:Restoring parameters from ./test/model.ckpt-100
INFO:tensorflow:Running local_init_op.
INFO:tensorflow:Done running local_init_op.

然后它就會永遠運行。

怎么會？

Answer 1

這是因為您無限期地重復數據集：

# In input_fn
dataset = dataset.repeat().batch(batch_size)

默認情況下，estimator.evaluate（）會一直運行，直到input_fn引發輸入結束異常。 因為您無限期地重復測試數據集，所以它永遠不會引發異常並繼續運行。

您可以在測試時刪除重復，也可以使用原始'eval_spec'中使用的'steps'參數運行給定步數的評估。