tf.train.MonitoredTrainingSession参数
tf.train.MonitoredTrainingSession是TensorFlow中的一个类，用于在训练过程中监控和管理会话。它接受一些参数来配置会话的行为。
参数列表如下：
- checkpoint_dir：指定保存和恢复模型的目录。在训练过程中，模型的参数将被保存在该目录下的checkpoint文件中。
- save_checkpoint_secs：指定多久保存一次模型的参数。单位是秒。
- save_summaries_steps：指定多少步保存一次摘要(summary)。摘要可以用于可视化训练过程中的指标。
- save_summaries_secs：指定多久保存一次摘要。单位是秒。
- log_step_count_steps：指定多少步打印一次训练步数。
- stop_grace_period_secs：指定在终止训练之前等待的时间。如果在这段时间内没有新的检查点被保存，训练将被终止。
- save_checkpoint_steps：指定多少步保存一次模型的参数。
- hooks：一个tf.train.SessionRunHook的列表，用于在训练过程中插入自定义操作。
- chief_only_hooks：一个tf.train.SessionRunHook的列表，只在主任务上运行。
- scaffold：一个tf.train.Scaffold对象，用于配置模型的初始化和保存。
- config：一个tf.ConfigProto对象，用于配置会话的运行方式。
MonitoredTrainingSession的优势在于它提供了一种方便的方式来管理训练过程中的会话，并且可以自动保存模型的参数和摘要。它还支持插入自定义操作和钩子，以便在训练过程中进行额外的操作。
适用场景：
- 当需要在训练过程中保存模型参数和摘要时。
- 当需要在训练过程中插入自定义操作和钩子时。
- 当需要方便地管理训练过程中的会话时。
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with tf.train.MonitoredTrainingSession</
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with tf.train.MonitoredTrainingSession(master=target,
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