انضم إلى مجتمع SIG TFX-Addons وساعد في جعل TFX أفضل!
ترجمت واجهة Cloud Translation API‏ هذه الصفحة.
Switch to English

تدريب نموذج TensorFlow وتقديمه باستخدام خدمة TensorFlow

يقوم هذا الدليل بتدريب نموذج شبكة عصبية لتصنيف صور الملابس ، مثل الأحذية الرياضية والقمصان ، وحفظ النموذج المدرب ، ثم تقديمه مع خدمة TensorFlow . ينصب التركيز على خدمة TensorFlow ، بدلاً من النمذجة والتدريب في TensorFlow ، لذلك للحصول على مثال كامل يركز على النمذجة والتدريب ، راجع مثال التصنيف الأساسي .

يستخدم هذا الدليل tf.keras ، واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى لبناء النماذج وتدريبها في TensorFlow.

import sys

# Confirm that we're using Python 3
assert sys.version_info.major is 3, 'Oops, not running Python 3. Use Runtime > Change runtime type'
# TensorFlow and tf.keras
print("Installing dependencies for Colab environment")
!pip install -Uq grpcio==1.26.0

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import subprocess

print('TensorFlow version: {}'.format(tf.__version__))

قم بإنشاء نموذجك

قم باستيراد مجموعة بيانات Fashion MNIST

يستخدم هذا الدليل مجموعة بيانات Fashion MNIST التي تحتوي على 70000 صورة ذات تدرج رمادي في 10 فئات. تُظهر الصور مقالات فردية من الملابس بدقة منخفضة (28 × 28 بكسل) ، كما هو موضح هنا:

أزياء MNIST العفريت
الشكل 1. عينات أزياء MNIST (بواسطة Zalando ، ترخيص MIT).

تم تصميم Fashion MNIST كبديل سريع لمجموعة بيانات MNIST الكلاسيكية - غالبًا ما تستخدم كـ "Hello، World" لبرامج التعلم الآلي لرؤية الكمبيوتر. يمكنك الوصول إلى Fashion MNIST مباشرة من TensorFlow ، ما عليك سوى استيراد البيانات وتحميلها.

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

# scale the values to 0.0 to 1.0
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# reshape for feeding into the model
train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], 28, 28, 1)
test_images = test_images.reshape(test_images.shape[0], 28, 28, 1)

class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']

print('\ntrain_images.shape: {}, of {}'.format(train_images.shape, train_images.dtype))
print('test_images.shape: {}, of {}'.format(test_images.shape, test_images.dtype))
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz
32768/29515 [=================================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-images-idx3-ubyte.gz
26427392/26421880 [==============================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
8192/5148 [===============================================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-images-idx3-ubyte.gz
4423680/4422102 [==============================] - 0s 0us/step

train_images.shape: (60000, 28, 28, 1), of float64
test_images.shape: (10000, 28, 28, 1), of float64

تدريب وتقييم النموذج الخاص بك

دعنا نستخدم أبسط شبكة CNN ممكنة ، لأننا لا نركز على جزء النمذجة.

model = keras.Sequential([
  keras.layers.Conv2D(input_shape=(28,28,1), filters=8, kernel_size=3, 
                      strides=2, activation='relu', name='Conv1'),
  keras.layers.Flatten(),
  keras.layers.Dense(10, name='Dense')
])
model.summary()

testing = False
epochs = 5

model.compile(optimizer='adam', 
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=epochs)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('\nTest accuracy: {}'.format(test_acc))
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
Conv1 (Conv2D)               (None, 13, 13, 8)         80        
_________________________________________________________________
flatten (Flatten)            (None, 1352)              0         
_________________________________________________________________
Dense (Dense)                (None, 10)                13530     
=================================================================
Total params: 13,610
Trainable params: 13,610
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Epoch 1/5
1875/1875 [==============================] - 13s 2ms/step - loss: 0.7546 - sparse_categorical_accuracy: 0.7457
Epoch 2/5
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.4254 - sparse_categorical_accuracy: 0.8521
Epoch 3/5
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.3812 - sparse_categorical_accuracy: 0.8668
Epoch 4/5
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.3557 - sparse_categorical_accuracy: 0.8770
Epoch 5/5
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.3415 - sparse_categorical_accuracy: 0.8795
313/313 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.3699 - sparse_categorical_accuracy: 0.8694

Test accuracy: 0.8694000244140625

احفظ النموذج الخاص بك

لتحميل نموذجنا المدرب في خدمة TensorFlow ، نحتاج أولاً إلى حفظه بتنسيق SavedModel . سيؤدي هذا إلى إنشاء ملف protobuf في تسلسل هرمي محدد جيدًا للدليل ، وسيتضمن رقم الإصدار. تتيح لنا خدمة TensorFlow تحديد أي إصدار من النموذج ، أو "قابل للخدمة" نريد استخدامه عند تقديم طلبات الاستدلال. سيتم تصدير كل إصدار إلى دليل فرعي مختلف ضمن المسار المحدد.

# Fetch the Keras session and save the model
# The signature definition is defined by the input and output tensors,
# and stored with the default serving key
import tempfile

MODEL_DIR = tempfile.gettempdir()
version = 1
export_path = os.path.join(MODEL_DIR, str(version))
print('export_path = {}\n'.format(export_path))

tf.keras.models.save_model(
    model,
    export_path,
    overwrite=True,
    include_optimizer=True,
    save_format=None,
    signatures=None,
    options=None
)

print('\nSaved model:')
!ls -l {export_path}
export_path = /tmp/1

INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/1/assets

Saved model:
total 88
drwxr-xr-x 2 kbuilder kbuilder  4096 Mar  9 10:10 assets
-rw-rw-r-- 1 kbuilder kbuilder 78123 Mar  9 10:10 saved_model.pb
drwxr-xr-x 2 kbuilder kbuilder  4096 Mar  9 10:10 variables

افحص النموذج المحفوظ

سنستخدم أداة سطر الأوامر saved_model_cli لإلقاء نظرة على MetaGraphDefs (النماذج) و SignatureDefs (الطرق التي يمكنك الاتصال بها) في SavedModel الخاص بنا. راجع مناقشة CLI SavedModel في دليل TensorFlow.

saved_model_cli show --dir {export_path} --all
2021-03-09 10:10:12.685464: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library libcudart.so.11.0

MetaGraphDef with tag-set: 'serve' contains the following SignatureDefs:

signature_def['__saved_model_init_op']:
  The given SavedModel SignatureDef contains the following input(s):
  The given SavedModel SignatureDef contains the following output(s):
    outputs['__saved_model_init_op'] tensor_info:
        dtype: DT_INVALID
        shape: unknown_rank
        name: NoOp
  Method name is: 

signature_def['serving_default']:
  The given SavedModel SignatureDef contains the following input(s):
    inputs['Conv1_input'] tensor_info:
        dtype: DT_FLOAT
        shape: (-1, 28, 28, 1)
        name: serving_default_Conv1_input:0
  The given SavedModel SignatureDef contains the following output(s):
    outputs['Dense'] tensor_info:
        dtype: DT_FLOAT
        shape: (-1, 10)
        name: StatefulPartitionedCall:0
  Method name is: tensorflow/serving/predict

Defined Functions:
  Function Name: '__call__'
    Option #1
      Callable with:
        Argument #1
          Conv1_input: TensorSpec(shape=(None, 28, 28, 1), dtype=tf.float32, name='Conv1_input')
        Argument #2
          DType: bool
          Value: False
        Argument #3
          DType: NoneType
          Value: None
    Option #2
      Callable with:
        Argument #1
          inputs: TensorSpec(shape=(None, 28, 28, 1), dtype=tf.float32, name='inputs')
        Argument #2
          DType: bool
          Value: False
        Argument #3
          DType: NoneType
          Value: None
    Option #3
      Callable with:
        Argument #1
          inputs: TensorSpec(shape=(None, 28, 28, 1), dtype=tf.float32, name='inputs')
        Argument #2
          DType: bool
          Value: True
        Argument #3
          DType: NoneType
          Value: None
    Option #4
      Callable with:
        Argument #1
          Conv1_input: TensorSpec(shape=(None, 28, 28, 1), dtype=tf.float32, name='Conv1_input')
        Argument #2
          DType: bool
          Value: True
        Argument #3
          DType: NoneType
          Value: None

  Function Name: '_default_save_signature'
    Option #1
      Callable with:
        Argument #1
          Conv1_input: TensorSpec(shape=(None, 28, 28, 1), dtype=tf.float32, name='Conv1_input')

  Function Name: 'call_and_return_all_conditional_losses'
    Option #1
      Callable with:
        Argument #1
          inputs: TensorSpec(shape=(None, 28, 28, 1), dtype=tf.float32, name='inputs')
        Argument #2
          DType: bool
          Value: False
        Argument #3
          DType: NoneType
          Value: None
    Option #2
      Callable with:
        Argument #1
          Conv1_input: TensorSpec(shape=(None, 28, 28, 1), dtype=tf.float32, name='Conv1_input')
        Argument #2
          DType: bool
          Value: True
        Argument #3
          DType: NoneType
          Value: None
    Option #3
      Callable with:
        Argument #1
          Conv1_input: TensorSpec(shape=(None, 28, 28, 1), dtype=tf.float32, name='Conv1_input')
        Argument #2
          DType: bool
          Value: False
        Argument #3
          DType: NoneType
          Value: None
    Option #4
      Callable with:
        Argument #1
          inputs: TensorSpec(shape=(None, 28, 28, 1), dtype=tf.float32, name='inputs')
        Argument #2
          DType: bool
          Value: True
        Argument #3
          DType: NoneType
          Value: None

هذا يخبرنا الكثير عن نموذجنا! في هذه الحالة ، قمنا للتو بتدريب نموذجنا ، لذلك نحن نعرف بالفعل المدخلات والمخرجات ، ولكن إذا لم نقم بذلك ، فستكون هذه معلومات مهمة. إنها لا تخبرنا بكل شيء ، مثل حقيقة أن هذه بيانات صور ذات تدرج رمادي على سبيل المثال ، لكنها بداية رائعة.

قدم نموذجك مع خدمة TensorFlow

أضف عنوان URI لتوزيع خدمة TensorFlow كمصدر للحزمة:

نحن نستعد لتثبيت خدمة TensorFlow باستخدام Aptitude نظرًا لأن Colab يعمل في بيئة دبيان. سنضيف tensorflow-model-server إلى قائمة الحزم التي يعرفها Aptitude. لاحظ أننا نعمل كجذر.

import sys
# We need sudo prefix if not on a Google Colab.
if 'google.colab' not in sys.modules:
  SUDO_IF_NEEDED = 'sudo'
else:
  SUDO_IF_NEEDED = ''
# This is the same as you would do from your command line, but without the [arch=amd64], and no sudo
# You would instead do:
# echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt stable tensorflow-model-server tensorflow-model-server-universal" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tensorflow-serving.list && \
# curl https://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt/tensorflow-serving.release.pub.gpg | sudo apt-key add -

!echo "deb http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt stable tensorflow-model-server tensorflow-model-server-universal" | {SUDO_IF_NEEDED} tee /etc/apt/sources.list.d/tensorflow-serving.list && \
curl https://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt/tensorflow-serving.release.pub.gpg | {SUDO_IF_NEEDED} apt-key add -
!{SUDO_IF_NEEDED} apt update
deb http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt stable tensorflow-model-server tensorflow-model-server-universal
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100  2943  100  2943    0     0  15822      0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 15822
OK
Hit:1 http://asia-east1.gce.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic InRelease
Hit:2 http://asia-east1.gce.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates InRelease
Hit:3 http://asia-east1.gce.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-backports InRelease
Hit:4 http://packages.cloud.google.com/apt google-cloud-logging-wheezy InRelease
Get:5 https://packages.cloud.google.com/apt eip-cloud-bionic InRelease [5419 B]
Hit:6 https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64  InRelease
Hit:7 https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/ubuntu18.04/amd64  InRelease
Get:8 https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu18.04/amd64  InRelease [1129 B]
Get:9 http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt stable InRelease [3012 B]
Hit:10 http://archive.canonical.com/ubuntu bionic InRelease
Hit:11 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security InRelease
Get:12 http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt stable/tensorflow-model-server amd64 Packages [340 B]
Get:13 http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt stable/tensorflow-model-server-universal amd64 Packages [348 B]
Fetched 10.2 kB in 1s (7051 B/s)



114 packages can be upgraded. Run 'apt list --upgradable' to see them.

قم بتثبيت خدمة TensorFlow

هذا كل ما تحتاجه - سطر أوامر واحد!

{SUDO_IF_NEEDED} apt-get install tensorflow-model-server
The following packages were automatically installed and are no longer required:
  adwaita-icon-theme ca-certificates-java dconf-gsettings-backend
  dconf-service default-jre default-jre-headless dkms fonts-dejavu-extra
  freeglut3 freeglut3-dev g++-6 glib-networking glib-networking-common
  glib-networking-services gsettings-desktop-schemas gtk-update-icon-cache
  hicolor-icon-theme humanity-icon-theme java-common libaccinj64-9.1
  libasound2 libasound2-data libasyncns0 libatk-bridge2.0-0
  libatk-wrapper-java libatk-wrapper-java-jni libatk1.0-0 libatk1.0-data
  libatspi2.0-0 libavahi-client3 libavahi-common-data libavahi-common3
  libcairo-gobject2 libcolord2 libcroco3 libcudart9.1 libcufft9.1 libcufftw9.1
  libcups2 libcurand9.1 libcusolver9.1 libcusparse9.1 libdconf1 libdrm-amdgpu1
  libdrm-dev libdrm-intel1 libdrm-nouveau2 libdrm-radeon1 libegl-mesa0 libegl1
  libegl1-mesa libepoxy0 libflac8 libfontenc1 libgbm1 libgdk-pixbuf2.0-0
  libgdk-pixbuf2.0-common libgif7 libgl1 libgl1-mesa-dev libgl1-mesa-dri
  libglapi-mesa libgles1 libgles2 libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
  libglvnd-core-dev libglvnd-dev libglvnd0 libglx-mesa0 libglx0 libgtk-3-0
  libgtk-3-common libgtk2.0-0 libgtk2.0-common libice-dev libjansson4
  libjson-glib-1.0-0 libjson-glib-1.0-common liblcms2-2 libllvm9 libnppc9.1
  libnppial9.1 libnppicc9.1 libnppicom9.1 libnppidei9.1 libnppif9.1
  libnppig9.1 libnppim9.1 libnppist9.1 libnppisu9.1 libnppitc9.1 libnpps9.1
  libnvrtc9.1 libnvtoolsext1 libnvvm3 libogg0 libopengl0 libpciaccess0
  libpcsclite1 libproxy1v5 libpthread-stubs0-dev libpulse0 librest-0.7-0
  librsvg2-2 librsvg2-common libsensors4 libsm-dev libsndfile1
  libsoup-gnome2.4-1 libsoup2.4-1 libstdc++-6-dev libthrust-dev libvdpau-dev
  libvdpau1 libvorbis0a libvorbisenc2 libwayland-client0 libwayland-cursor0
  libwayland-egl1 libwayland-server0 libx11-dev libx11-xcb-dev libx11-xcb1
  libxau-dev libxcb-dri2-0 libxcb-dri2-0-dev libxcb-dri3-0 libxcb-dri3-dev
  libxcb-glx0 libxcb-glx0-dev libxcb-present-dev libxcb-present0 libxcb-randr0
  libxcb-randr0-dev libxcb-render0-dev libxcb-shape0 libxcb-shape0-dev
  libxcb-sync-dev libxcb-sync1 libxcb-xfixes0 libxcb-xfixes0-dev libxcb1-dev
  libxcomposite1 libxcursor1 libxdamage-dev libxdamage1 libxdmcp-dev
  libxext-dev libxfixes-dev libxfixes3 libxfont2 libxft2 libxi-dev libxi6
  libxinerama1 libxkbcommon0 libxkbfile1 libxmu-dev libxmu-headers libxnvctrl0
  libxrandr2 libxshmfence-dev libxshmfence1 libxt-dev libxtst6 libxv1
  libxxf86dga1 libxxf86vm-dev libxxf86vm1 linux-gcp-5.3-headers-5.3.0-1030
  linux-gcp-headers-5.0.0-1026 linux-headers-5.3.0-1030-gcp
  linux-image-5.3.0-1030-gcp linux-modules-5.3.0-1030-gcp
  linux-modules-extra-5.3.0-1030-gcp mesa-common-dev ocl-icd-libopencl1
  ocl-icd-opencl-dev opencl-c-headers openjdk-11-jre openjdk-11-jre-headless
  openjdk-8-jre openjdk-8-jre-headless pkg-config policykit-1-gnome
  python3-xkit screen-resolution-extra ubuntu-mono x11-utils x11-xkb-utils
  x11proto-core-dev x11proto-damage-dev x11proto-dev x11proto-fixes-dev
  x11proto-input-dev x11proto-xext-dev x11proto-xf86vidmode-dev
  xorg-sgml-doctools xserver-common xserver-xorg-core-hwe-18.04 xtrans-dev
Use 'sudo apt autoremove' to remove them.
The following NEW packages will be installed:
  tensorflow-model-server
0 upgraded, 1 newly installed, 0 to remove and 114 not upgraded.
Need to get 223 MB of archives.
After this operation, 0 B of additional disk space will be used.
Get:1 http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt stable/tensorflow-model-server amd64 tensorflow-model-server all 2.4.1 [223 MB]
Fetched 223 MB in 6s (40.3 MB/s)
Selecting previously unselected package tensorflow-model-server.
(Reading database ... 242337 files and directories currently installed.)
Preparing to unpack .../tensorflow-model-server_2.4.1_all.deb ...
Unpacking tensorflow-model-server (2.4.1) ...
Setting up tensorflow-model-server (2.4.1) ...

ابدأ تشغيل خدمة TensorFlow

هذا هو المكان الذي نبدأ فيه تشغيل خدمة TensorFlow وتحميل نموذجنا. بعد أن يتم تحميله يمكننا البدء في تقديم طلبات الاستدلال باستخدام REST. هناك بعض المعايير المهمة:

  • rest_api_port : المنفذ الذي ستستخدمه لطلبات REST.
  • model_name : ستستخدم هذا في عنوان URL لطلبات REST. يمكن أن يكون أي شيء.
  • model_base_path : هذا هو المسار إلى الدليل حيث قمت بحفظ النموذج الخاص بك.
os.environ["MODEL_DIR"] = MODEL_DIR
nohup tensorflow_model_server \
  --rest_api_port=8501 \
  --model_name=fashion_model \
  --model_base_path="${MODEL_DIR}" >server.log 2>&1
tail server.log

قم بتقديم طلب إلى النموذج الخاص بك في خدمة TensorFlow

أولاً ، دعنا نلقي نظرة على مثال عشوائي من بيانات الاختبار الخاصة بنا.

def show(idx, title):
  plt.figure()
  plt.imshow(test_images[idx].reshape(28,28))
  plt.axis('off')
  plt.title('\n\n{}'.format(title), fontdict={'size': 16})

import random
rando = random.randint(0,len(test_images)-1)
show(rando, 'An Example Image: {}'.format(class_names[test_labels[rando]]))

بي إن جي

حسنًا ، هذا يبدو ممتعًا. ما مدى صعوبة التعرف على ذلك؟ لنقم الآن بإنشاء كائن JSON لمجموعة من ثلاثة طلبات استدلال ، ونرى كيف يتعرف نموذجنا على الأشياء:

import json
data = json.dumps({"signature_name": "serving_default", "instances": test_images[0:3].tolist()})
print('Data: {} ... {}'.format(data[:50], data[len(data)-52:]))
Data: {"signature_name": "serving_default", "instances": ...  [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0]]]]}

تقديم طلبات REST

أحدث نسخة من

سنرسل طلب توقع باعتباره POST إلى نقطة نهاية REST لخادمنا ، ونمرره بثلاثة أمثلة. سنطلب من الخادم الخاص بنا تزويدنا بأحدث إصدار من الخدمة من خلال عدم تحديد إصدار معين.

!pip install -q requests

import requests
headers = {"content-type": "application/json"}
json_response = requests.post('http://localhost:8501/v1/models/fashion_model:predict', data=data, headers=headers)
predictions = json.loads(json_response.text)['predictions']

show(0, 'The model thought this was a {} (class {}), and it was actually a {} (class {})'.format(
  class_names[np.argmax(predictions[0])], np.argmax(predictions[0]), class_names[test_labels[0]], test_labels[0]))

نسخة معينة من الخدمة

الآن دعنا نحدد إصدارًا معينًا من ملفنا القابل للخدمة. نظرًا لأن لدينا واحدًا فقط ، فلنختار الإصدار 1. وسنلقي نظرة أيضًا على النتائج الثلاث.

headers = {"content-type": "application/json"}
json_response = requests.post('http://localhost:8501/v1/models/fashion_model/versions/1:predict', data=data, headers=headers)
predictions = json.loads(json_response.text)['predictions']

for i in range(0,3):
  show(i, 'The model thought this was a {} (class {}), and it was actually a {} (class {})'.format(
    class_names[np.argmax(predictions[i])], np.argmax(predictions[i]), class_names[test_labels[i]], test_labels[i]))

بي إن جي

بي إن جي

بي إن جي