原文地址：https://blog.csdn.net/mrr1ght/article/details/81011280 。本文有删减。

tf.train.SessionRunHook()是一个类；用来定义Hooks;

Hooks是什么，官方文档中关于training hooks的定义是：

Hooks are tools that run in the process of training/evaluation of the model.

Hooks是在模型训练/测试过程中的工具。Pytorch中也经常会有这个概念出现，其实也就跟keras里的callbacks一样，hook和callback都是在训练过程中执行特定的任务。

例如判断是否需要停止训练的EarlyStopping；改变学习率的LearningRateScheduler，他们都有一个共性，就是在每个step开始/结束或者每个epoch开始/结束时需要执行某个操作。如每个epoch结束都保存一次checkpoint;每个epoch结束时都判断一次loss有没有下降,如果loss没有下降的轮数大于提取设定的阈值，就终止训练。当然以上的功能我们都可以自己完全重头实现。但是这些keras和tersorflow提供了更好的工具就是hook和callback,并且一些常用的功能都已经实现好了。说到底每个hook和callback都是按照固定格式定义了在每个step开始/结束要执行的操作，每个epoch开始/结束执行的操作。

Hooks都是继承自父类tf.train.SessionRunHook(),首先看一下这个父类的定义源码；

tf.train.SessionRunHook()类定义在tensorflow/python/training/session_run_hook.py，类中每个函数的作用与什么时候调用都已加入函数注释中；

class SessionRunHook(object):
  """Hook to extend calls to MonitoredSession.run()."""
 
  def begin(self):
    """再创建会话之前调用
    调用begin()时，default graph会被创建，
    可在此处向default graph增加新op,begin()调用后，default graph不能再被修改
    """
    pass
 
  def after_create_session(self, session, coord):  # pylint: disable=unused-argument
    """tf.Session被创建后调用
    调用后会指示所有的Hooks有一个新的会话被创建
    Args:
      session: A TensorFlow Session that has been created.
      coord: A Coordinator object which keeps track of all threads.
    """
    pass
 
  def before_run(self, run_context):  # pylint: disable=unused-argument
    """调用在每个sess.run()执行之前
    可以返回一个tf.train.SessRunArgs(op/tensor),在即将运行的会话中加入这些op/tensor；
    加入的op/tensor会和sess.run()中已定义的op/tensor合并，然后一起执行；
    Args:
      run_context: A `SessionRunContext` object.
    Returns:
      None or a `SessionRunArgs` object.
    """
    return None
  def after_run(self,
                run_context,  # pylint: disable=unused-argument
                run_values):  # pylint: disable=unused-argument
    """调用在每个sess.run()之后
    参数run_values是befor_run()中要求的op/tensor的返回值；
    可以调用run_context.qeruest_stop()用于停止迭代
    sess.run抛出任何异常after_run不会被调用
    Args:
      run_context: A `SessionRunContext` object.
      run_values: A SessionRunValues object.
    """
    pass
 
  def end(self, session):  # pylint: disable=unused-argument
    """在会话结束时调用
    end()常被用于Hook想要执行最后的操作，如保存最后一个checkpoint
    如果sess.run()抛出除了代表迭代结束的OutOfRange/StopIteration异常外，
    end()不会被调用
    Args:
      session: A TensorFlow Session that will be soon closed.
    """
    pass

tf.train.SessionRunHook()类中定义的方法的参数run_context,run_values,run_args,包含sess.run()会话运行所需的一切信息，

• run_context：类tf.train.SessRunContext的实例
• run_values：类tf.train.SessRunValues的实例
• run_args：类tf.train.SessRunArgs的实例.

这三个类会在下面详细介绍

tf.train.SessionRunHook()的使用

（1）可以使用tf中已经预定义好的Hook,其都是tf.train.SessionRunHook()的子类；如

• StopAtStepHook:设置用于停止迭代的max_step或num_step,两者只能设置其一
• NanTensorHook:如果loss的值为Nan，则停止训练；
• tensorflow中有许多预定义的Hook，想了解更多的同学可以去官方文档tf.train.下查看

（2）也可用tf.train.SessionRunHook()定义自己的Hook,并重写类中的方法；然后把想要使用的Hook(预定义好的或者自己定义的)放到tf.train.MonitorTrainingSession()参数[Hook]列表中；

关于tf.train.MonitorTrainingSession()参见tf.train.MonitoredTrainingSession()解析。

给一个定义自己Hook的栗子，来自cifar10

class _LoggerHook(tf.train.SessionRunHook):
  """Logs loss and runtime."""
 
  def begin(self):
    self._step = -1
    self._start_time = time.time()
 
  def before_run(self, run_context):
    self._step += 1
    return tf.train.SessionRunArgs(loss)  # Asks for loss value.
 
  def after_run(self, run_context, run_values):
    if self._step % FLAGS.log_frequency == 0:
      current_time = time.time()
      duration = current_time - self._start_time#duration持续的时间
      self._start_time = current_time
 
      loss_value = run_values.results
      examples_per_sec = FLAGS.log_frequency * FLAGS.batch_size / duration
      sec_per_batch = float(duration / FLAGS.log_frequency)
 
      format_str = ('%s: step %d, loss = %.2f (%.1f examples/sec; %.3f '
                    'sec/batch)')
      print (format_str % (datetime.now(), self._step, loss_value,
                           examples_per_sec, sec_per_batch))

SessRunContext/SessRunValues/SessRunArgs

这三个类都服务于sess.run()，区别如下：

• tf.train.SessRunContext和tf.train.SessRunArgs提供会话运行所需的信息，
• tf.train.SessRunValues保存会话运行的结果

(1) tf.train.SessRunArgs类
提供给会话运行的参数，与sess.run()参数定义一样：
fethes,feeds,option

(2) tf.train.SessRunValues
用于保存sess.run()的结果，其中resluts是sess.run()返回值中对应于SessRunArgs()的返回值，

(3) tf.train.SessRunContext
SessRunContext包含sess.run()所需的一切信息

属性:

• original_args:sess.run所需的参数，是一个tf.train.SessRunArgs实例
• session:指定要运行的会话
• stop_request:返回一个bool值，用于判断是否停止迭代；

方法：

equest_stop(): 设置_stop_request值为True

cifar10 中的运用实例

tf.train.SessionRunHook()和tf.train.MonitorTrainingSession()一般一起使用，下面是cifar10中的使用实例

class _LoggerHook(tf.train.SessionRunHook):
  """Logs loss and runtime."""
 
  def begin(self):
    self._step = -1
    self._start_time = time.time()
 
  def before_run(self, run_context):
    self._step += 1
    return tf.train.SessionRunArgs(loss)  # Asks for loss value.
 
  def after_run(self, run_context, run_values):
    if self._step % FLAGS.log_frequency == 0:
      current_time = time.time()
      duration = current_time - self._start_time#duration持续的时间
      self._start_time = current_time
 
      loss_value = run_values.results
      examples_per_sec = FLAGS.log_frequency * FLAGS.batch_size / duration
      sec_per_batch = float(duration / FLAGS.log_frequency)
 
      format_str = ('%s: step %d, loss = %.2f (%.1f examples/sec; %.3f '
                    'sec/batch)')
      print (format_str % (datetime.now(), self._step, loss_value,
                           examples_per_sec, sec_per_batch))
 
             #monitored 被监控的
with tf.train.MonitoredTrainingSession(
    checkpoint_dir=FLAGS.train_dir,
    hooks=[tf.train.StopAtStepHook(last_step=FLAGS.max_steps),
           tf.train.NanTensorHook(loss),
           _LoggerHook()],
    config=tf.ConfigProto(
        log_device_placement=FLAGS.log_device_placement)) as mon_sess:
  while not mon_sess.should_stop():
    mon_sess.run(train_op)