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mindspore.train.RunContext
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==========================
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.. py:class:: mindspore.train.RunContext(original_args)
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保存和管理模型的相关信息。
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`RunContext` 主要用于收集训练或推理过程中模型的上下文相关信息并作为入参传入callback对象中来实现信息的共享。
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Callback的类方法中，调用 `RunContext.original_args()` 可以获取模型当前的上下文信息，用户也可以为此信息添加额外的自定义属性，同时 `request_stop()` 方法可以控制训练过程的停止。具体用法请查看 `Callback <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/debug/custom_debug.html>`_。
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`RunContext.original_args()` 存储的模型信息为一个字典型变量，在训练和推理过程会存储不同的属性。详情如下：
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| 训练过程支持的属性 | 推理过程支持的属性 | 说明 |
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+==========================+========================+=======================================+
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| train_network | | 包含了优化器和损失的训练网络 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| epoch_num | | 训练的epoch数 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| train_dataset | | 训练集 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| loss_fn | | 损失函数 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| optimizer | | 优化器 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| parallel_mode | | 并行模式 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| device_number | | 设备编号 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| train_dataset_element | | 当前step的训练数据 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| last_save_ckpt_step | | 最后一次存储ckpt的step |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| latest_ckpt_file | | ckpt文件名 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| cur_epoch_num | | 当前的epoch |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| | eval_network | 评估网络 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| | valid_dataset | 验证集 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| | metrics | 评估指标 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| mode | mode | "train"或"eval"模式 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| batch_num | batch_num | 训练或推理的batch数 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| list_callback | list_callback | 回调列表 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| network | network | 基础的网络结构 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| cur_step_num | cur_step_num | 当前的训练或推理的step |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| dataset_sink_mode | dataset_sink_mode | 训练或推理的数据是否下沉 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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| net_outputs | net_outputs | 训练或推理的网络输出 |
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+--------------------------+------------------------+---------------------------------------+
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参数：
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- **original_args** (dict) - 模型的相关信息。
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.. py:method:: get_stop_requested()
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获取是否停止训练的标志。
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返回：
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bool，如果为True，则 `Model.train()` 停止迭代。
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.. py:method:: original_args()
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获取模型相关信息的对象。
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返回：
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dict，含有模型的相关信息的对象。
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.. py:method:: request_stop()
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在训练期间设置停止请求。
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可以使用此函数请求停止训练。 `Model.train()` 会检查是否调用此函数。
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