如何在使用tf.train.MonitoredTrainingSession时获取全局步长

在使用tf.train.MonitoredTrainingSession时，可以通过以下步骤获取全局步长：

1. 首先，需要创建一个全局步长变量。可以使用tf.train.get_or_create_global_step()函数来创建一个全局步长变量。该函数会自动检查当前图中是否已经存在全局步长变量，如果存在则返回该变量，否则会创建一个新的全局步长变量。
2. 在创建MonitoredTrainingSession时，可以通过传递一个tf.train.StopAtStepHook参数来指定在哪个步骤停止训练。可以将全局步长变量作为参数传递给StopAtStepHook，并设置目标步骤数为全局步长变量的值加上所需的步数。

下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建全局步长变量
global_step = tf.train.get_or_create_global_step()

# 创建MonitoredTrainingSession
with tf.train.MonitoredTrainingSession(hooks=[tf.train.StopAtStepHook(last_step=global_step + num_steps)]) as sess:
    while not sess.should_stop():
        # 在训练循环中更新全局步长变量
        _, step = sess.run([train_op, global_step])
        # 打印当前步长
        print("Global step: ", step)

在上述示例中，我们首先使用tf.train.get_or_create_global_step()函数创建了一个全局步长变量global_step。然后，在创建MonitoredTrainingSession时，通过传递一个StopAtStepHook参数来指定在哪个步骤停止训练。我们将全局步长变量global_step加上所需的步数作为目标步骤数传递给StopAtStepHook。

这样，在训练循环中，每次运行train_op操作时，全局步长变量global_step会被更新，并且可以通过sess.run(global_step)来获取当前的全局步长。

注意：以上示例中的num_steps是一个整数，表示所需的步数。你可以根据实际情况进行调整。

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