Dzień Społeczności ML jest 9 listopada! Dołącz do nas na aktualizacje z TensorFlow Jax i więcej Dowiedz się więcej

Migracja z estymatora do interfejsów API Keras

Zobacz na TensorFlow.org Uruchom w Google Colab Wyświetl źródło na GitHub Pobierz notatnik

Przewodnik ten pokazuje jak dokonać migracji z TensorFlow 1 za tf.estimator.Estimator API do TensorFlow 2 za tf.keras API. Po pierwsze, można skonfigurować i uruchomić podstawowy model do szkolenia i oceny z tf.estimator.Estimator . Następnie można wykonać równoważne kroki TensorFlow 2 z tf.keras API. Dowiesz się również, jak dostosować etap szkolenia przez instacji tf.keras.Model i korzystania tf.GradientTape .

  • W TensorFlow 1, wysokiego poziomu tf.estimator.Estimator API pozwala trenować i oceny modelu, a także przeprowadzić wnioskowanie i zapisać swój model (na porcję).
  • W TensorFlow 2, należy użyć API Keras do wykonywania wyżej wymienionych zadań, takich jak budowanie modeli , stosowanie gradientu, szkolenia , oceny i przewidywania.

(W przypadku migracji oszczędność pracy w celu TensorFlow 2 Model / checkpoint, sprawdź SavedModel i Checkpoint prowadnice migracji).

Ustawiać

Zacznij od importów i prostego zbioru danych:

import tensorflow as tf
import tensorflow.compat.v1 as tf1
features = [[1., 1.5], [2., 2.5], [3., 3.5]]
labels = [[0.3], [0.5], [0.7]]
eval_features = [[4., 4.5], [5., 5.5], [6., 6.5]]
eval_labels = [[0.8], [0.9], [1.]]

TensorFlow 1: Trenuj i oceniaj za pomocą tf.estimator.Estimator

Ten przykład pokazuje, jak przeprowadzić szkolenia i oceny z tf.estimator.Estimator w TensorFlow 1.

Zacznij od zdefiniowania kilku funkcji: funkcję wejściową dla danych treningowych, funkcję wejściową ocena dla danych ewaluacyjnych oraz funkcję modelu, który opowiada Estimator jak op szkolenie jest zdefiniowana z funkcjami i etykiety:

def _input_fn():
  return tf1.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels)).batch(1)

def _eval_input_fn():
  return tf1.data.Dataset.from_tensor_slices(
      (eval_features, eval_labels)).batch(1)

def _model_fn(features, labels, mode):
  logits = tf1.layers.Dense(1)(features)
  loss = tf1.losses.mean_squared_error(labels=labels, predictions=logits)
  optimizer = tf1.train.AdagradOptimizer(0.05)
  train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=tf1.train.get_global_step())
  return tf1.estimator.EstimatorSpec(mode, loss=loss, train_op=train_op)

Instancję swoje Estimator i trenować model:

estimator = tf1.estimator.Estimator(model_fn=_model_fn)
estimator.train(_input_fn)
INFO:tensorflow:Using default config.
WARNING:tensorflow:Using temporary folder as model directory: /tmp/tmpeax8k7pf
INFO:tensorflow:Using config: {'_model_dir': '/tmp/tmpeax8k7pf', '_tf_random_seed': None, '_save_summary_steps': 100, '_save_checkpoints_steps': None, '_save_checkpoints_secs': 600, '_session_config': allow_soft_placement: true
graph_options {
  rewrite_options {
    meta_optimizer_iterations: ONE
  }
}
, '_keep_checkpoint_max': 5, '_keep_checkpoint_every_n_hours': 10000, '_log_step_count_steps': 100, '_train_distribute': None, '_device_fn': None, '_protocol': None, '_eval_distribute': None, '_experimental_distribute': None, '_experimental_max_worker_delay_secs': None, '_session_creation_timeout_secs': 7200, '_checkpoint_save_graph_def': True, '_service': None, '_cluster_spec': ClusterSpec({}), '_task_type': 'worker', '_task_id': 0, '_global_id_in_cluster': 0, '_master': '', '_evaluation_master': '', '_is_chief': True, '_num_ps_replicas': 0, '_num_worker_replicas': 1}
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/training_util.py:236: Variable.initialized_value (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use Variable.read_value. Variables in 2.X are initialized automatically both in eager and graph (inside tf.defun) contexts.
INFO:tensorflow:Calling model_fn.
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/adagrad.py:77: calling Constant.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor
INFO:tensorflow:Done calling model_fn.
INFO:tensorflow:Create CheckpointSaverHook.
INFO:tensorflow:Graph was finalized.
INFO:tensorflow:Running local_init_op.
INFO:tensorflow:Done running local_init_op.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 0...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 0 into /tmp/tmpeax8k7pf/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 0...
INFO:tensorflow:loss = 3.3955996, step = 0
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 3...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 3 into /tmp/tmpeax8k7pf/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 3...
INFO:tensorflow:Loss for final step: 17.323774.
<tensorflow_estimator.python.estimator.estimator.Estimator at 0x7fc2c0f39fd0>

Oceń program za pomocą zestawu ewaluacyjnego:

estimator.evaluate(_eval_input_fn)
INFO:tensorflow:Calling model_fn.
INFO:tensorflow:Done calling model_fn.
INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2021-09-22T20:06:19
INFO:tensorflow:Graph was finalized.
INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/tmpeax8k7pf/model.ckpt-3
INFO:tensorflow:Running local_init_op.
INFO:tensorflow:Done running local_init_op.
INFO:tensorflow:Inference Time : 0.12675s
INFO:tensorflow:Finished evaluation at 2021-09-22-20:06:19
INFO:tensorflow:Saving dict for global step 3: global_step = 3, loss = 38.29692
INFO:tensorflow:Saving 'checkpoint_path' summary for global step 3: /tmp/tmpeax8k7pf/model.ckpt-3
{'loss': 38.29692, 'global_step': 3}

TensorFlow 2: Trenuj i oceniaj za pomocą wbudowanych metod Keras

Ten przykład pokazuje, jak przeprowadzić szkolenia i oceny z Keras Model.fit i Model.evaluate w TensorFlow 2. (Więcej informacji można znaleźć w szkolenia i oceny z wbudowanych metod przewodnika).

  • Zacznij od przygotowania rurociągu zestawu danych z tf.data.Dataset API.
  • Określić prosty Keras sekwencyjny model z liniowego ( tf.keras.layers.Dense ) warstwy.
  • Wystąpienia optymalizator Adagrad ( tf.keras.optimizers.Adagrad ).
  • Skonfigurować model kształcenia przez przepuszczenie optimizer zmienną i średnich kwadratów błędu ( "mse" ) strata do Model.compile .
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels)).batch(1)
eval_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
      (eval_features, eval_labels)).batch(1)

model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1)])
optimizer = tf.keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.05)

model.compile(optimizer=optimizer, loss="mse")

Z tym, jesteś gotowy do pociągu modelu dzwoniąc Model.fit :

model.fit(dataset)
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 2.1232
<keras.callbacks.History at 0x7fc2b031fcd0>

Wreszcie ocenić model z Model.evaluate :

model.evaluate(eval_dataset, return_dict=True)
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 7.6146
{'loss': 7.614565372467041}

TensorFlow 2: Trenuj i oceniaj za pomocą niestandardowego etapu szkolenia i wbudowanych metod Keras

W TensorFlow 2, można także napisać własną funkcję krok zwyczaj szkoleniowy z tf.GradientTape wykonywanie przechodzi do przodu i tyłu, jednocześnie korzystając z wbudowanego wsparcia szkoleniowego, takich jak tf.keras.callbacks.Callback i tf.distribute.Strategy . (Dowiedz się więcej w Dostosowywanie co dzieje się w Model.fit i pisanie pętli niestandardowe szkolenia od podstaw ).

W tym przykładzie, zacznij od tworzenia niestandardowego tf.keras.Model przez instacji tf.keras.Sequential który zastępuje Model.train_step . (Dowiedz się więcej o instacji tf.keras.Model ). Wewnątrz tej klasy zdefiniować niestandardowy train_step funkcję, która dla każdej partii danych wykonuje podaniu i tył przejścia podczas jednego etapu szkolenia.

class CustomModel(tf.keras.Sequential):
  """A custom sequential model that overrides `Model.train_step`."""

  def train_step(self, data):
    batch_data, labels = data

    with tf.GradientTape() as tape:
      predictions = self(batch_data, training=True)
      # Compute the loss value (the loss function is configured
      # in `Model.compile`).
      loss = self.compiled_loss(labels, predictions)

    # Compute the gradients of the parameters with respect to the loss.
    gradients = tape.gradient(loss, self.trainable_variables)
    # Perform gradient descent by updating the weights/parameters.
    self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, self.trainable_variables))
    # Update the metrics (includes the metric that tracks the loss).
    self.compiled_metrics.update_state(labels, predictions)
    # Return a dict mapping metric names to the current values.
    return {m.name: m.result() for m in self.metrics}

Dalej, jak poprzednio:

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels)).batch(1)
eval_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
      (eval_features, eval_labels)).batch(1)

model = CustomModel([tf.keras.layers.Dense(1)])
optimizer = tf.keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.05)

model.compile(optimizer=optimizer, loss="mse")

Zadzwoń Model.fit trenować model:

model.fit(dataset)
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 3.9444
<keras.callbacks.History at 0x7fc2b015d350>

I wreszcie ocenić program z Model.evaluate :

model.evaluate(eval_dataset, return_dict=True)
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 12.5853
{'loss': 12.585296630859375}

Następne kroki

Dodatkowe zasoby Keras, które mogą okazać się przydatne:

Następujące prowadnice mogą pomóc w migracji obieg strategię dystrybucji z tf.estimator API: