关键词：
深度学习训练中的几个概念
（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；一次Forword运算以及BP运算中所需要的训练样本数目，其实深度学习每一次参数的更新所需要损失函数并不是由一个data：label获得的，而是由一组数据加权得到的，这一组数据的数量就是[batch size]。当然batch size 越大，所需的内存就越大，要量力而行。
（2）step/iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；每一次迭代都是一次权重更新，每一次权重更新需要batch size个数据进行Forward运算得到损失函数，再BP算法更新参数。tf.train.get_or_create_global_step()记录的应该就是这个。
（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；一般在训练时会重复数据多次：dataset = dataset.shuffle(params['buffer']).repeat(params['epochs'])。
训练完整个样本集需要：数据量*epochs/batch_size个iteration/step，当然如果有early stopping则可能小于这个值。模型训练完后，再运行再训练，则会接着上次的ckpt训练，但是如果有early stopping，且达到指标，超过后会提示tensorflow No increase in metric "f1" for steps ***, which is greater than or equal to max steps ***，此时并不会接着训练。
举个例子
训练集有1000个样本，batchsize=10，epoch=1，那么训练完整个样本集需要1000*1/10=100次iteration/step。
loss = 5.8677516, step = 953 (12.937 sec) 表示step = 953时的loss
Saving 'checkpoint_path' summary for global step 953: results/model/model.ckpt-953 表示在step = 953时，保存一次ckpt.
MonitoredTrainingSession
bugs:
1 图构建完直接完成，无报错：可能是run函数都写在with MonitoredTrainingSession外面了。
from: -柚子皮-
ref: [tf.train]
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