RunConfig()函数在Python中的作用及用法

RunConfig()函数是在TensorFlow中定义运行配置的函数。

在TensorFlow中，可以使用tf.estimator.RunConfig()函数来创建一个运行配置对象，用于配置Estimator的运行参数。Estimator是一个高级API，用于在TensorFlow中构建和训练模型。

RunConfig()函数的具体用法如下：

tf.estimator.RunConfig(

    model_dir=None,

    tf_random_seed=None,

    save_summary_steps=100,

    save_checkpoints_steps=1000,

    save_checkpoints_secs=None,

    session_config=None,

    keep_checkpoint_max=5,

    log_step_count_steps=100,

    train_distribute=None,

    device_fn=None,

    protocol="grpc",

    eval_distribute=None,

    experimental_distribute=None,

    experimental_max_worker_delay_secs=None,

    session_creation_timeout_secs=7200,

    session_metadata=None

)

各个参数的含义如下：

- model_dir：模型保存路径。

- tf_random_seed：随机数种子。

- save_summary_steps：每隔多少步骤保存TensorBoard摘要。

- save_checkpoints_steps：每隔多少步骤保存检查点。

- save_checkpoints_secs：每隔多少秒保存检查点。

- session_config：配置Session的参数。

- keep_checkpoint_max：最多保存多少个检查点。

- log_step_count_steps：多少步骤记录一次训练日志。

- train_distribute：用于分布式训练的配置。

- device_fn：设备函数，用于指定在哪个设备上运行图。

- protocol：通信协议，用于分布式训练。

- eval_distribute：用于分布式评估的配置。

- experimental_distribute：实验性分布式配置。

- experimental_max_worker_delay_secs：最大工作器延迟时间。

- session_creation_timeout_secs：创建Session超时时间。

- session_metadata：Session元数据。

下面是一个使用RunConfig()函数的例子：

import tensorflow as tf

# 创建一个运行配置对象

config = tf.estimator.RunConfig(model_dir='model_dir', save_summary_steps=100, save_checkpoints_steps=1000)

# 定义一个Estimator对象

estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, config=config)

# 使用该Estimator对象进行模型训练

estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000)

在上面的例子中，首先通过tf.estimator.RunConfig()函数创建一个运行配置对象config，指定了模型保存路径为'model_dir'，每隔100步保存一次TensorBoard摘要，每隔1000步保存一次检查点。

然后使用该运行配置对象config来创建一个Estimator对象estimator，并指定了模型函数model_fn。

最后，使用该Estimator对象estimator进行模型的训练，输入函数为input_fn，训练步数为1000步。

通过使用RunConfig()函数创建一个运行配置对象，可以方便地配置Estimator的运行参数，如模型保存路径、保存摘要和检查点的步骤、分布式训练等。