Tensorflow 使用tf.learn.experience禁用eval

如果我使用tf.learn.experience，禁用评估的最佳方法是什么

我正在运行这个构建一个实验的程序

tf.contrib.learn.Experiment(
        estimator=estimator,
        train_input_fn=train_input_fn,
        train_steps=FLAGS.num_train_steps,
        train_monitors=[export_monitor],
        eval_input_fn=eval_input_fn,
        eval_steps=FLAGS.num_eval_steps,
        eval_metrics=_create_evaluation_metrics(),
        min_eval_frequency=100)

---

要调试评估问题，我希望阻止evluation运行。有没有一种简单的方法可以做到这一点？

答案取决于您在

实验中调用的方法。假设您将调用train_和_evaluate，例如，如果
TF_CONFIG
的任务类型设置为“master”（cf）

在这种情况下，您需要将
min\u eval\u frequency
设置为
0
或
None
（cf）
答案取决于您在
实验中调用的方法。假设您将调用train_和_evaluate，例如，如果
TF_CONFIG
的任务类型设置为“master”（cf）

在这种情况下，您需要将
min\u eval\u frequency
设置为
0
或
None
（cf）
谢谢，虽然这看起来会在培训期间禁用定期评估，但培训完成后评估仍会运行一次。然后只需使用train（）方法谢谢，虽然这看起来会在培训期间禁用定期评估，但培训完成后评估仍会运行一次。然后只需使用train（）方法