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title: TellMeStepOrLossHook构造函数
description: "| 产品 | 是否支持 |"
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# TellMeStepOrLossHook构造函数

#### 产品支持情况

| 产品 | 是否支持 |
| --- | --- |
| Atlas 350 加速卡 | √ |
| Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 | √ |
| Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 | √ |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | ☓ |
| Atlas 推理系列产品 | ☓ |
| Atlas 训练系列产品 | √ |


#### 功能说明

TellMeStepOrLossHook类的构造函数，TellMeStepOrLossHook用于告知底层软件“当前执行的步数和总的步数”或者“当前执行的loss和最终的目标loss”。


#### 函数原型

```
class TellMeStepOrLossHook(session_run_hook.SessionRunHook):
    def __init__(self, step=None, total_step=None, loss=None, final_loss=None)
```


#### 参数说明

| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| step | 输入 | 表示当前步数的Tensor的名称。 |
| total\_step | 输入 | 训练脚本总的训练步数。 |
| loss | 输入 | 表示当前loss的Tensor的名称。 |
| final\_loss | 输入 | 训练脚本最终的目标loss。 |


#### 返回值

返回TellMeStepOrLossHook类对象。


#### 约束说明

Iterations_per_loop>1的场景下，会按照每增加Iterations_per_loop数量的步数，就会告知底层软件当前执行的步数或者loss，无法做到每增加1步就告知底层软件一次，可能对底层软件某些依赖此hook函数结果的功能产生影响。


#### 调用示例

```
from npu_bridge.npu_init import *
est = NPUEstimator(
        model_fn=model_fn,
        config=config,
        params=params)
hooks = []
max_steps = 10000
# step分割的方式，本示例当前step的tensor名称是global_step:0，总step数是10000，请根据实际step的tensor名称和总step数进行配置
my_hook = TellMeStepOrLossHook(step='global_step:0', total_step=max_steps)
# loss分割的方式，本示例当前loss的tensor名称是loss:0，目标loss是7.1，请根据实际loss的tensor名称和目标loss值进行配置
# my_hook = TellMeStepOrLossHook(loss='loss:0', final_loss=7.1)
hooks.append(my_hook)
# 开启训练
est.train(
          input_fn=imagenet_train.input_fn,
          max_steps=max_steps 
          hooks=hooks)
```