我正在使用Google的Tensorflow中的示例。我能够很好地运行它,但是训练似乎没有停止,因为它有一个while True:
循环。
参考:
translate.py
Co train()
:
while True:
# Choose a bucket according to data distribution. We pick a random number
# in [0, 1] and use the corresponding interval in train_buckets_scale.
random_number_01 = np.random.random_sample()
bucket_id = min([i for i in xrange(len(train_buckets_scale))
if train_buckets_scale[i] > random_number_01])
....
答案 0 :(得分:1)
确实如此,您可以在某一时刻中止培训过程。它的时刻取决于您选择的模型参数。根据张量流documentation,选择批量大小为64,需要大约340K步。 如果选择了创建检查点的选项,则可以使用任何检查点通过解码器检查模型的性能。