tflearn으로 일찍 멈춤

Question

tflearn으로 조기 중지하는 방법을 알아내는 데 어려움을 겪고 있습니다. 아마도 그것은 model.fit() 함수에서 콜백을 사용하여 작동하지만 어떻게 처리되는지 알 수는 없습니다 ... 이것은 웹 사이트의 예제이지만 아직 작동시키지 못하는 Monitor 클래스가 필요합니다. :

class MonitorCallback(tflearn.callbacks.Callback): 
    def __init__(self, api): 
     self.my_monitor_api = api 

    def on_epoch_end(self, training_state): 
     self.my_monitor_api.send({ 
      accuracy: training_state.global_acc, 
      loss: training_state.global_loss, 
     }) 

monitorCallback = new MonitorCallback(api) 
model = ... 

model.fit(..., callbacks=monitorCallback) 

누구에게이 작업을 수행하는 방법에 대한 예제가 있습니까? 건배

Answer 1

어떤 버전의 tflearn을 사용하고 있습니까? 아마도 지금 당장이 기능을 활용하기 위해 레포를 다운로드해야 할 것입니다. Early commits for the feature are dated on Aug 17 2016이지만 최신판 (v2.2.0 작성시)은 2016 년 8 월 10 일자로 포함되어 있지 않습니다. 아마도 그것은 그 문제를 설명합니다 ...