tflearnによる早期停止

Question

tflearnによる早期停止の実装方法を理解するのは難しいです。おそらく、model.fit（）関数のコールバックを使用して動作しますが、どうしたのかは分かりません。 これはウェブサイトの例ですが、まだ動作させることができないMonitorクラスが必要です：

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) 

誰もが例またはこれを行う方法のアイデアを持っていますか？お気軽に

Answer 1

どのバージョンのtflearnを使用していますか？ほとんどの場合、今すぐ機能を活用するためにレポをダウンロードする必要があります。 Early commits for the feature are dated on Aug 17 2016ですが、最新のリリース（v2.2.0はこれを書いています）は2016年8月10日であり、それを含んでいません。おそらくそれは問題を説明します...