การตั้งค่าการวิเคราะห์แบบจำลองเทนเซอร์โฟลว์

การกำหนดค่า

Tfma เก็บการตั้งค่าคอนฟิกใน โปรโต ที่ต่อเนื่องเพื่อ JSON โปรโตนี้รวมคอนฟิกูเรชันที่จำเป็นสำหรับข้อมูลอินพุต ข้อมูลเอาท์พุต ข้อกำหนดเฉพาะของโมเดล ข้อกำหนดเมตริก และข้อกำหนดการแบ่งส่วน

ไปป์ไลน์ TFMA ทั้งหมดเชื่อมโยงกับโมเดลพื้นฐาน (หลัก) และโมเดลผู้สมัคร (รอง) ศูนย์หรือมากกว่า โมเดลพื้นฐานและตัวเลือกถูกกำหนดโดยผู้ใช้ที่จุดเริ่มต้นของไปป์ไลน์ และแต่ละโมเดลต้องมีชื่อที่ไม่ซ้ำ ต่อไปนี้คือตัวอย่างการตั้งค่าคอนฟิกทั่วไปที่ผู้ใช้อาจใช้:

• การประเมินรุ่นเดียว:
  • ไม่มี (เช่นไม่มีชื่อ)
• การประเมินตามการตรวจสอบความถูกต้อง:
  • baseline
  • candidate
• การประเมินเปรียบเทียบแบบจำลอง:
  • my_model_a
  • my_model_b

ข้อมูลจำเพาะรุ่น

รุ่นรายละเอียดเป็นประเภท tfma.ModelSpec และมีการใช้ในการกำหนดสถานที่ตั้งของรูปแบบเช่นเดียวกับพารามิเตอร์แบบเฉพาะเจาะจงอื่น ๆ ตัวอย่างเช่น ต่อไปนี้เป็นการตั้งค่าทั่วไปที่ต้องกำหนดค่าก่อนเรียกใช้การประเมิน:

• name - ชื่อของรูปแบบ (ถ้ามีหลายรุ่นที่ใช้)
• signature_name - ชื่อของลายเซ็นที่ใช้สำหรับการคาดการณ์ (ค่าปกติคือ serving_default ) ใช้ eval หากใช้ EvalSavedModel
• label_key - ชื่อของคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องกับฉลาก
• example_weight_key - ชื่อของคุณลักษณะ assocated มีน้ำหนักตัวอย่าง

ข้อกำหนดเมตริก

รายละเอียดตัวชี้วัดที่เป็นประเภท tfma.MetricsSpec และมีการใช้ในการกำหนดค่าตัวชี้วัดที่จะคำนวณได้เป็นส่วนหนึ่งของการประเมินผล ปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกันใช้เมตริกประเภทต่างๆ และ TFMA มีตัวเลือกมากมายสำหรับการกำหนดค่าและปรับแต่งเมตริกที่คำนวณ ตั้งแต่ตัวชี้วัดที่เป็นส่วนหนึ่งที่มีขนาดใหญ่มากของ Tfma พวกเขาจะหารือในรายละเอียดแยกต่างหากใน ตัวชี้วัด

รายละเอียดการหั่น

รายละเอียดหั่นเป็นประเภท tfma.SlicingSpec และมีการใช้ในการกำหนดค่าเกณฑ์ชิ้นที่จะถูกนำมาใช้ในการประเมินผล หั่นสามารถทำได้ทั้งโดย feature_keys , feature_values หรือทั้งสองอย่าง ตัวอย่างข้อกำหนดการหั่นบางส่วนมีดังนี้:

• {}
  • ชิ้นประกอบด้วยข้อมูลโดยรวม
• { feature_keys: ["country"] }
  • ชิ้นสำหรับค่าทั้งหมดในคุณลักษณะ "ประเทศ" ตัวอย่างเช่น เราอาจได้รับสไลซ์ "country:us", "country:jp" เป็นต้น
• { feature_values: [{key: "country", value: "us"}] }
  • Slice ประกอบด้วย "country:us"
• { feature_keys: ["country", "city"] }
  • ชิ้นสำหรับค่าทั้งหมดในคุณลักษณะ "ประเทศ" ที่ตัดกับค่าทั้งหมดในคุณลักษณะ "เมือง" (โปรดทราบว่าค่านี้อาจมีราคาแพง)
• { feature_keys: ["country"] feature_values: [{key: "age", value: "20"}] }
  • ชิ้นสำหรับค่าทั้งหมดในคุณลักษณะ "ประเทศ" ที่ข้ามกับค่า "อายุ:20"

โปรดทราบว่าปุ่มคุณสมบัติอาจเป็นคุณสมบัติที่แปลงหรือคุณสมบัติอินพุตดิบ ดู tfma.SlicingSpec สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม

EvalSharedModel

นอกจากนี้ยังมีการตั้งค่า Tfma ยังกำหนดให้เป็นตัวอย่างของ tfma.EvalSharedModel ถูกสร้างขึ้นสำหรับใช้งานร่วมกันระหว่างรูปแบบหลายหัวข้อในกระบวนการเดียวกัน อินสแตนซ์โมเดลที่ใช้ร่วมกันประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับประเภทของโมเดล (keras ฯลฯ) และวิธีโหลดและกำหนดค่าโมเดลจากตำแหน่งที่บันทึกไว้บนดิสก์ (เช่น แท็ก ฯลฯ) tfma.default_eval_shared_model API สามารถนำมาใช้ในการสร้างอินสแตนซ์เริ่มต้นที่กำหนดเส้นทางและการตั้งค่าของแท็ก