RunConfig()函数使用示例及说明

RunConfig()函数是TensorFlow中的一个类，用于配置运行程序的各种参数。它提供了一种方便的方式来管理和设置运行参数，比如设备分配、数据并行、日志记录等。

下面是一个使用RunConfig()函数的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个RunConfig对象并设置参数
config = tf.estimator.RunConfig(
    model_dir='./output',  # 模型保存的目录
    save_summary_steps=100,  # 每隔多少步保存一次summary
    save_checkpoints_steps=1000,  # 每隔多少步保存一次 checkpoints
    log_step_count_steps=100,  # 每隔多少步记录一次日志
    device_fn=tf.contrib.layers.optimize_gpu_memory)  # GPU内存优化函数

# 创建Estimator对象并传入配置
estimator = tf.estimator.Estimator(
    model_fn=model_fn,  # 模型函数
    config=config)  # 配置对象

# 训练模型
input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x=features,  # 输入特征
    y=labels,  # 输入标签
    num_epochs=10,  # 迭代次数
    batch_size=32,  # 每批次数据大小
    shuffle=True)  # 是否打乱数据

estimator.train(input_fn=input_fn)  # 执行训练

在上述代码中，我们首先创建了一个RunConfig对象，并通过参数进行了配置。其中model_dir参数指定了模型保存的目录；save_summary_steps参数指定了每隔多少步保存一次summary（用于TensorBoard可视化）；save_checkpoints_steps参数指定了每隔多少步保存一次checkpoints（模型的中间保存点）；log_step_count_steps参数指定了每隔多少步记录一次日志；device_fn参数指定了用于优化GPU内存的函数。

接下来，我们创建了一个Estimator对象，并将之前创建的RunConfig对象传入。这样，Estimator对象会自动根据RunConfig对象中的配置来进行训练。

最后，我们利用input_fn函数创建了一个输入函数，用于提供训练数据。input_fn函数会将特征和标签以指定的格式提供给Estimator对象。然后，我们通过estimator.train()函数执行训练过程。

总结一下，RunConfig()函数用于配置运行程序的各种参数，比如模型保存的目录、summary和checkpoints的保存频率、日志记录的频率等。它方便了我们对程序运行过程进行灵活的设置和管理，使得程序开发和调试更加方便快捷。