Treinamento personalizado: passo a passo

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Este guia usa aprendizado de máquina para categorizar flores de íris por espécie. Ele usa o TensorFlow para:

  1. Construir um modelo,
  2. Treine este modelo em dados de exemplo e
  3. Use o modelo para fazer previsões sobre dados desconhecidos.

Programação TensorFlow

Este guia usa estes conceitos de alto nível do TensorFlow:

Este tutorial é estruturado como muitos programas TensorFlow:

  1. Importe e analise o conjunto de dados.
  2. Selecione o tipo de modelo.
  3. Treine o modelo.
  4. Avalie a eficácia do modelo.
  5. Use o modelo treinado para fazer previsões.

Programa de configuração

Configurar importações

Importe o TensorFlow e os outros módulos Python necessários. Por padrão, o TensorFlow usa a execução rápida para avaliar as operações imediatamente, retornando valores concretos em vez de criar um gráfico computacional que é executado posteriormente. Se você está acostumado com um REPL ou o console interativo python , isso parece familiar.

import os
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
print("TensorFlow version: {}".format(tf.__version__))
print("Eager execution: {}".format(tf.executing_eagerly()))
TensorFlow version: 2.5.0
Eager execution: True

O problema de classificação da íris

Imagine que você seja um botânico em busca de uma maneira automatizada de categorizar cada flor de íris que encontrar. O aprendizado de máquina fornece muitos algoritmos para classificar flores estatisticamente. Por exemplo, um programa sofisticado de aprendizado de máquina poderia classificar flores com base em fotografias. Nossas ambições são mais modestas - vamos classificar as flores de íris com base nas medidas de comprimento e largura de suas sépalas e pétalas .

O gênero Iris envolve cerca de 300 espécies, mas nosso programa classificará apenas as três seguintes:

  • Iris setosa
  • Iris Virginica
  • Iris versicolor
Geometria da pétala comparada para três espécies de íris: Iris setosa, Iris virginica e Iris versicolor
Figura 1. Iris setosa (por Radomil , CC BY-SA 3.0), Iris versicolor , (por Dlanglois , CC BY-SA 3.0) e Iris virginica (por Frank Mayfield , CC BY-SA 2.0).

Felizmente, alguém já criou um conjunto de dados de 120 flores de íris com as medidas de sépala e pétala. Este é um conjunto de dados clássico popular para problemas de classificação de aprendizado de máquina para iniciantes.

Importar e analisar o conjunto de dados de treinamento

Baixe o arquivo do conjunto de dados e converta-o em uma estrutura que possa ser usada por este programa Python.

Baixe o conjunto de dados

Baixe o arquivo do conjunto de dados de treinamento usando a função tf.keras.utils.get_file . Isso retorna o caminho do arquivo baixado:

train_dataset_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"

train_dataset_fp = tf.keras.utils.get_file(fname=os.path.basename(train_dataset_url),
                                           origin=train_dataset_url)

print("Local copy of the dataset file: {}".format(train_dataset_fp))
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_training.csv
8192/2194 [================================================================================================================] - 0s 0us/step
Local copy of the dataset file: /home/kbuilder/.keras/datasets/iris_training.csv

Inspecione os dados

Este conjunto de dados, iris_training.csv , é um arquivo de texto simples que armazena dados tabulares formatados como valores separados por vírgula (CSV). Use o comando head -n5 para dar uma olhada nas primeiras cinco entradas:

head -n5 {train_dataset_fp}
120,4,setosa,versicolor,virginica
6.4,2.8,5.6,2.2,2
5.0,2.3,3.3,1.0,1
4.9,2.5,4.5,1.7,2
4.9,3.1,1.5,0.1,0

Nesta visão do conjunto de dados, observe o seguinte:

  1. A primeira linha é um cabeçalho contendo informações sobre o conjunto de dados:
    • Existem 120 exemplos no total. Cada exemplo possui quatro recursos e um dos três nomes de rótulos possíveis.
  2. As linhas subsequentes são registros de dados, um exemplo por linha, onde:
    • Os primeiros quatro campos são recursos : essas são as características de um exemplo. Aqui, os campos contêm números flutuantes que representam as medidas das flores.
    • A última coluna é o rótulo : este é o valor que queremos prever. Para este conjunto de dados, é um valor inteiro de 0, 1 ou 2 que corresponde a um nome de flor.

Vamos escrever isso em código:

# column order in CSV file
column_names = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species']

feature_names = column_names[:-1]
label_name = column_names[-1]

print("Features: {}".format(feature_names))
print("Label: {}".format(label_name))
Features: ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']
Label: species

Cada rótulo é associado a um nome de string (por exemplo, "setosa"), mas o aprendizado de máquina geralmente depende de valores numéricos. Os números dos rótulos são mapeados para uma representação nomeada, como:

  • 0 : Iris setosa
  • 1 : Iris versicolor
  • 2 : Iris virginica

Para obter mais informações sobre recursos e rótulos, consulte a seção Terminologia de ML do Curso intensivo de aprendizado de máquina .

class_names = ['Iris setosa', 'Iris versicolor', 'Iris virginica']

Crie umtf.data.Dataset

A API Dataset do TensorFlow lida com muitos casos comuns de carregamento de dados em um modelo. Esta é uma API de alto nível para ler dados e transformá-los em um formulário usado para treinamento.

Como o conjunto de dados é um arquivo de texto no formato CSV, use a função tf.data.experimental.make_csv_dataset para analisar os dados em um formato adequado. Como essa função gera dados para modelos de treinamento, o comportamento padrão é embaralhar os dados ( shuffle=True, shuffle_buffer_size=10000 ) e repetir o conjunto de dados para sempre ( num_epochs=None ). Também definimos o parâmetro batch_size :

batch_size = 32

train_dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
    train_dataset_fp,
    batch_size,
    column_names=column_names,
    label_name=label_name,
    num_epochs=1)

A função make_csv_dataset retorna umtf.data.Dataset detf.data.Dataset (features, label) , onde features é um dicionário: {'feature_name': value}

Esses objetos Dataset são iteráveis. Vejamos um lote de recursos:

features, labels = next(iter(train_dataset))

print(features)
OrderedDict([('sepal_length', <tf.Tensor: shape=(32,), dtype=float32, numpy=
array([6.3, 5.9, 7.2, 4.9, 6.4, 4.6, 4.8, 7.3, 6.4, 5.7, 5.4, 7.7, 6.3,

       5. , 6.2, 6. , 6.3, 7.2, 6.5, 5.1, 5.5, 7.7, 7.4, 6.6, 5.6, 6.7,
       7.7, 6.4, 5.5, 6. , 5.7, 6.8], dtype=float32)>), ('sepal_width', <tf.Tensor: shape=(32,), dtype=float32, numpy=
array([2.5, 3. , 3. , 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 2.9, 3.2, 3.8, 3. , 3. , 2.3,
       2. , 2.2, 3. , 3.3, 3.2, 3. , 3.7, 3.5, 2.8, 2.8, 2.9, 2.7, 3.1,
       3.8, 2.7, 2.4, 2.2, 4.4, 3.2], dtype=float32)>), ('petal_length', <tf.Tensor: shape=(32,), dtype=float32, numpy=
array([5. , 5.1, 5.8, 1.5, 5.5, 1.5, 1.6, 6.3, 5.3, 1.7, 4.5, 6.1, 4.4,
       3.5, 4.5, 4.8, 4.7, 6. , 5.2, 1.5, 1.3, 6.7, 6.1, 4.6, 4.2, 5.6,
       6.7, 5.3, 3.8, 5. , 1.5, 5.9], dtype=float32)>), ('petal_width', <tf.Tensor: shape=(32,), dtype=float32, numpy=
array([1.9, 1.8, 1.6, 0.1, 1.8, 0.2, 0.2, 1.8, 2.3, 0.3, 1.5, 2.3, 1.3,
       1. , 1.5, 1.8, 1.6, 1.8, 2. , 0.4, 0.2, 2. , 1.9, 1.3, 1.3, 2.4,
       2.2, 1.9, 1.1, 1.5, 0.4, 2.3], dtype=float32)>)])

Observe que os recursos semelhantes são agrupados ou em lote . Os campos de cada linha de exemplo são anexados à matriz de recurso correspondente. Altere batch_size para definir o número de exemplos armazenados nessas matrizes de recursos.

Você pode começar a ver alguns clusters traçando alguns recursos do lote:

plt.scatter(features['petal_length'],
            features['sepal_length'],
            c=labels,
            cmap='viridis')

plt.xlabel("Petal length")
plt.ylabel("Sepal length")
plt.show()

png

Para simplificar a etapa de construção do modelo, crie uma função para reempacotar o dicionário de recursos em uma única matriz com forma: (batch_size, num_features) .

Esta função usa o método tf.stack , que obtém valores de uma lista de tensores e cria um tensor combinado na dimensão especificada:

def pack_features_vector(features, labels):
  """Pack the features into a single array."""
  features = tf.stack(list(features.values()), axis=1)
  return features, labels

Em seguida, use o método tf.data.Dataset#map para empacotar os features de cada par (features,label) no conjunto de dados de treinamento:

train_dataset = train_dataset.map(pack_features_vector)

O elemento de recursos do Dataset de Dataset agora são matrizes com forma (batch_size, num_features) . Vejamos os primeiros exemplos:

features, labels = next(iter(train_dataset))

print(features[:5])
tf.Tensor(
[[6.4 3.1 5.5 1.8]
 [4.9 2.5 4.5 1.7]
 [5.4 3.7 1.5 0.2]
 [6.9 3.1 4.9 1.5]
 [6.1 2.8 4.  1.3]], shape=(5, 4), dtype=float32)

Selecione o tipo de modelo

Por que modelo?

Um modelo é uma relação entre recursos e rótulo. Para o problema de classificação da íris, o modelo define a relação entre as medidas das sépalas e pétalas e as espécies preditas de íris. Alguns modelos simples podem ser descritos com algumas linhas de álgebra, mas modelos complexos de aprendizado de máquina têm um grande número de parâmetros que são difíceis de resumir.

Você poderia determinar a relação entre os quatro recursos e as espécies de íris sem usar o aprendizado de máquina? Ou seja, você poderia usar técnicas de programação tradicionais (por exemplo, muitas instruções condicionais) para criar um modelo? Talvez - se você analisou o conjunto de dados por tempo suficiente para determinar as relações entre as medições das pétalas e sépalas para uma espécie específica. E isso se torna difícil - talvez impossível - em conjuntos de dados mais complicados. Uma boa abordagem de aprendizado de máquina determina o modelo para você . Se você inserir exemplos representativos suficientes no tipo certo de modelo de aprendizado de máquina, o programa descobrirá os relacionamentos para você.

Selecione o modelo

Precisamos selecionar o tipo de modelo a treinar. Existem muitos tipos de modelos e escolher um bom exige experiência. Este tutorial usa uma rede neural para resolver o problema de classificação de íris. As redes neurais podem encontrar relacionamentos complexos entre recursos e o rótulo. É um gráfico altamente estruturado, organizado em uma ou mais camadas ocultas . Cada camada oculta consiste em um ou mais neurônios . Existem várias categorias de redes neurais e este programa usa uma rede neural densa ou totalmente conectada : os neurônios em uma camada recebem conexões de entrada de todos os neurônios na camada anterior. Por exemplo, a Figura 2 ilustra uma rede neural densa que consiste em uma camada de entrada, duas camadas ocultas e uma camada de saída:

Um diagrama da arquitetura da rede: entradas, 2 camadas ocultas e saídas
Figura 2. Uma rede neural com recursos, camadas ocultas e previsões.

Quando o modelo da Figura 2 é treinado e alimentado com um exemplo não rotulado, ele produz três previsões: a probabilidade de que essa flor seja a espécie de íris fornecida. Essa previsão é chamada de inferência . Para este exemplo, a soma das previsões de saída é 1,0. Na Figura 2, essa previsão se divide em: 0.02 para Iris setosa , 0.95 para Iris versicolor e 0.03 para Iris virginica . Isso significa que o modelo prevê - com 95% de probabilidade - que um exemplo de flor sem rótulo é uma íris versicolor .

Crie um modelo usando Keras

A API TensorFlow tf.keras é a maneira preferida de criar modelos e camadas. Isso torna mais fácil construir modelos e experimentar enquanto Keras lida com a complexidade de conectar tudo junto.

O modelo tf.keras.Sequential é uma pilha linear de camadas. Seu construtor obtém uma lista de instâncias de camada, neste caso, duas camadas tf.keras.layers.Dense com 10 nós cada e uma camada de saída com 3 nós que representam nossas previsões de rótulos. O parâmetro input_shape da primeira camada corresponde ao número de recursos do conjunto de dados e é obrigatório:

model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.relu, input_shape=(4,)),  # input shape required
  tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.relu),
  tf.keras.layers.Dense(3)
])

A função de ativação determina a forma de saída de cada nó na camada. Essas não linearidades são importantes - sem elas, o modelo seria equivalente a uma única camada. Existem muitos tf.keras.activations , mas ReLU é comum para camadas ocultas.

O número ideal de camadas e neurônios ocultos depende do problema e do conjunto de dados. Como muitos aspectos do aprendizado de máquina, escolher a melhor forma da rede neural requer uma mistura de conhecimento e experimentação. Como regra geral, aumentar o número de camadas e neurônios ocultos normalmente cria um modelo mais poderoso, que requer mais dados para treinar com eficácia.

Usando o modelo

Vamos dar uma olhada rápida no que este modelo faz com um lote de recursos:

predictions = model(features)
predictions[:5]
<tf.Tensor: shape=(5, 3), dtype=float32, numpy=
array([[2.074555  , 0.5493162 , 2.742274  ],
       [1.8101712 , 0.35136193, 2.251296  ],
       [2.0027401 , 1.3819529 , 2.4660559 ],
       [1.7304668 , 0.5538071 , 2.6995382 ],
       [1.5272804 , 0.5366443 , 2.418514  ]], dtype=float32)>

Aqui, cada exemplo retorna um logit para cada classe.

Para converter esses logits em uma probabilidade para cada classe, use a função softmax :

tf.nn.softmax(predictions[:5])
<tf.Tensor: shape=(5, 3), dtype=float32, numpy=
array([[0.31572092, 0.06869112, 0.61558795],
       [0.35881293, 0.08342866, 0.5577584 ],
       [0.31981003, 0.17190465, 0.5082853 ],
       [0.25356236, 0.07817502, 0.66826266],
       [0.2625033 , 0.09747808, 0.6400186 ]], dtype=float32)>

Tomando o tf.argmax entre as classes, obtemos o índice de classe previsto. Mas, o modelo ainda não foi treinado, então essas não são boas previsões:

print("Prediction: {}".format(tf.argmax(predictions, axis=1)))
print("    Labels: {}".format(labels))
Prediction: [2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]
    Labels: [2 2 0 1 1 0 1 2 2 1 0 0 2 0 2 0 2 2 1 0 2 0 2 2 1 2 0 2 1 2 0 0]

Treine o modelo

O treinamento é o estágio de aprendizado de máquina em que o modelo é otimizado gradualmente ou o modelo aprende o conjunto de dados. O objetivo é aprender o suficiente sobre a estrutura do conjunto de dados de treinamento para fazer previsões sobre dados não vistos. Se você aprender muito sobre o conjunto de dados de treinamento, as previsões só funcionarão para os dados que ele viu e não serão generalizáveis. Esse problema é chamado de overfitting - é como memorizar as respostas em vez de entender como resolver um problema.

O problema de classificação Iris é um exemplo de aprendizado de máquina supervisionado : o modelo é treinado a partir de exemplos que contêm rótulos. No aprendizado de máquina não supervisionado , os exemplos não contêm rótulos. Em vez disso, o modelo normalmente encontra padrões entre os recursos.

Defina a função de perda e gradiente

Os estágios de treinamento e avaliação precisam calcular a perda do modelo. Isso mede o quanto as previsões de um modelo estão fora do rótulo desejado, em outras palavras, o quão ruim o modelo está se saindo. Queremos minimizar ou otimizar esse valor.

Nosso modelo calculará sua perda usando a função tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy que pega as previsões de probabilidade da classe do modelo e o rótulo desejado e retorna a perda média entre os exemplos.

loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
def loss(model, x, y, training):
  # training=training is needed only if there are layers with different
  # behavior during training versus inference (e.g. Dropout).
  y_ = model(x, training=training)

  return loss_object(y_true=y, y_pred=y_)


l = loss(model, features, labels, training=False)
print("Loss test: {}".format(l))
Loss test: 1.1150981187820435

Use o contextotf.GradientTape para calcular os gradientes usados ​​para otimizar seu modelo:

def grad(model, inputs, targets):
  with tf.GradientTape() as tape:
    loss_value = loss(model, inputs, targets, training=True)
  return loss_value, tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)

Crie um otimizador

Um otimizador aplica os gradientes calculados às variáveis ​​do modelo para minimizar a função de loss . Você pode pensar na função de perda como uma superfície curva (veja a Figura 3) e queremos encontrar seu ponto mais baixo caminhando. Os gradientes apontam na direção da subida mais íngreme - portanto, viajaremos na direção oposta e desceremos a colina. Calculando iterativamente a perda e o gradiente de cada lote, ajustaremos o modelo durante o treinamento. Gradualmente, o modelo encontrará a melhor combinação de pesos e tendências para minimizar a perda. E quanto menor a perda, melhores são as previsões do modelo.

Algoritmos de otimização visualizados ao longo do tempo no espaço 3D.
Figura 3. Algoritmos de otimização visualizados ao longo do tempo no espaço 3D.
(Fonte: Stanford class CS231n , MIT License, Crédito da imagem: Alec Radford )

O TensorFlow tem muitos algoritmos de otimização disponíveis para treinamento. Este modelo usa o tf.keras.optimizers.SGD que implementa o algoritmo dedescida gradiente estocástico (SGD). O learning_rate define o tamanho do passo a ser levado para cada iteração morro abaixo. Este é um hiperparâmetro que normalmente você ajustará para obter melhores resultados.

Vamos configurar o otimizador:

optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)

Usaremos isso para calcular uma única etapa de otimização:

loss_value, grads = grad(model, features, labels)

print("Step: {}, Initial Loss: {}".format(optimizer.iterations.numpy(),
                                          loss_value.numpy()))

optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

print("Step: {},         Loss: {}".format(optimizer.iterations.numpy(),
                                          loss(model, features, labels, training=True).numpy()))
Step: 0, Initial Loss: 1.1150981187820435
Step: 1,         Loss: 1.0687495470046997

Loop de treinamento

Com todas as peças no lugar, a modelo está pronta para treinar! Um loop de treinamento alimenta os exemplos de conjuntos de dados no modelo para ajudá-lo a fazer melhores previsões. O seguinte bloco de código configura essas etapas de treinamento:

  1. Repita cada época . Uma época é uma passagem pelo conjunto de dados.
  2. Em uma época, itere sobre cada exemplo no Dataset treinamento capturando seus recursos ( x ) e rótulo ( y ).
  3. Usando os recursos do exemplo, faça uma previsão e compare-a com o rótulo. Meça a imprecisão da previsão e use-a para calcular a perda e gradientes do modelo.
  4. Use um optimizer para atualizar as variáveis ​​do modelo.
  5. Acompanhe algumas estatísticas para visualização.
  6. Repita para cada época.

A variável num_epochs é o número de vezes para fazer um loop na coleção do conjunto de dados. Contra-intuitivamente, treinar um modelo por mais tempo não garante um modelo melhor. num_epochs é um hiperparâmetro que você pode ajustar. A escolha do número certo geralmente requer experiência e experimentação:

## Note: Rerunning this cell uses the same model variables

# Keep results for plotting
train_loss_results = []
train_accuracy_results = []

num_epochs = 201

for epoch in range(num_epochs):
  epoch_loss_avg = tf.keras.metrics.Mean()
  epoch_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()

  # Training loop - using batches of 32
  for x, y in train_dataset:
    # Optimize the model
    loss_value, grads = grad(model, x, y)
    optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

    # Track progress
    epoch_loss_avg.update_state(loss_value)  # Add current batch loss
    # Compare predicted label to actual label
    # training=True is needed only if there are layers with different
    # behavior during training versus inference (e.g. Dropout).
    epoch_accuracy.update_state(y, model(x, training=True))

  # End epoch
  train_loss_results.append(epoch_loss_avg.result())
  train_accuracy_results.append(epoch_accuracy.result())

  if epoch % 50 == 0:
    print("Epoch {:03d}: Loss: {:.3f}, Accuracy: {:.3%}".format(epoch,
                                                                epoch_loss_avg.result(),
                                                                epoch_accuracy.result()))
Epoch 000: Loss: 1.112, Accuracy: 62.500%
Epoch 050: Loss: 0.299, Accuracy: 97.500%
Epoch 100: Loss: 0.189, Accuracy: 96.667%
Epoch 150: Loss: 0.152, Accuracy: 97.500%
Epoch 200: Loss: 0.109, Accuracy: 98.333%

Visualize a função de perda ao longo do tempo

Embora seja útil imprimir o progresso do treinamento do modelo, geralmente é mais útil ver esse progresso. O TensorBoard é uma boa ferramenta de visualização fornecida com o TensorFlow, mas podemos criar gráficos básicos usando o módulo matplotlib .

A interpretação desses gráficos requer alguma experiência, mas você realmente deseja ver a perda diminuir e a precisão aumentar:

fig, axes = plt.subplots(2, sharex=True, figsize=(12, 8))
fig.suptitle('Training Metrics')

axes[0].set_ylabel("Loss", fontsize=14)
axes[0].plot(train_loss_results)

axes[1].set_ylabel("Accuracy", fontsize=14)
axes[1].set_xlabel("Epoch", fontsize=14)
axes[1].plot(train_accuracy_results)
plt.show()

png

Avalie a eficácia do modelo

Agora que o modelo está treinado, podemos obter algumas estatísticas sobre seu desempenho.

Avaliar significa determinar a eficácia com que o modelo faz previsões. Para determinar a eficácia do modelo na classificação da íris, passe algumas medidas de sépala e pétala para o modelo e peça ao modelo para prever quais espécies de íris elas representam. Em seguida, compare as previsões do modelo com o rótulo real. Por exemplo, um modelo que escolheu a espécie correta em metade dos exemplos de entrada tem uma precisão de 0.5 . A Figura 4 mostra um modelo um pouco mais eficaz, acertando 4 de 5 previsões com precisão de 80%:

Recursos de exemplo Rótulo Predição de modelo
5,9 3,0 4,3 1,5 1 1
6,9 3,1 5,4 2,1 2 2
5,1 3,3 1,7 0,5 0 0
6,0 3,4 4,5 1,6 1 2
5,5 2,5 4,0 1,3 1 1
Figura 4. Um classificador Iris com 80% de precisão.

Configure o conjunto de dados de teste

Avaliar o modelo é semelhante a treiná-lo. A maior diferença é que os exemplos vêm de um conjunto de teste separado , e não do conjunto de treinamento. Para avaliar de forma justa a eficácia de um modelo, os exemplos usados ​​para avaliar um modelo devem ser diferentes dos exemplos usados ​​para treinar o modelo.

A configuração do Dataset teste é semelhante à configuração do Dataset treinamento. Baixe o arquivo de texto CSV e analise esses valores, em seguida, embaralhe-o um pouco:

test_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_test.csv"

test_fp = tf.keras.utils.get_file(fname=os.path.basename(test_url),
                                  origin=test_url)
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_test.csv
8192/573 [============================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================] - 0s 0us/step
test_dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
    test_fp,
    batch_size,
    column_names=column_names,
    label_name='species',
    num_epochs=1,
    shuffle=False)

test_dataset = test_dataset.map(pack_features_vector)

Avalie o modelo no conjunto de dados de teste

Ao contrário do estágio de treinamento, o modelo avalia apenas uma única época dos dados de teste. Na célula de código a seguir, iteramos sobre cada exemplo no conjunto de teste e comparamos a previsão do modelo com o rótulo real. Isso é usado para medir a precisão do modelo em todo o conjunto de teste:

test_accuracy = tf.keras.metrics.Accuracy()

for (x, y) in test_dataset:
  # training=False is needed only if there are layers with different
  # behavior during training versus inference (e.g. Dropout).
  logits = model(x, training=False)
  prediction = tf.argmax(logits, axis=1, output_type=tf.int32)
  test_accuracy(prediction, y)

print("Test set accuracy: {:.3%}".format(test_accuracy.result()))
Test set accuracy: 96.667%

Podemos ver no último lote, por exemplo, o modelo costuma estar correto:

tf.stack([y,prediction],axis=1)
<tf.Tensor: shape=(30, 2), dtype=int32, numpy=
array([[1, 1],
       [2, 2],
       [0, 0],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [0, 0],
       [2, 2],
       [1, 1],
       [2, 2],
       [2, 2],
       [0, 0],
       [2, 2],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [0, 0],
       [1, 1],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [2, 2],
       [0, 0],
       [1, 1],
       [2, 2],
       [1, 2],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [0, 0],
       [1, 1],
       [2, 2],
       [1, 1]], dtype=int32)>

Use o modelo treinado para fazer previsões

Treinamos um modelo e "provamos" que ele é bom - mas não perfeito - na classificação das espécies de íris. Agora vamos usar o modelo treinado para fazer algumas previsões sobre exemplos não rotulados ; ou seja, em exemplos que contêm recursos, mas não um rótulo.

Na vida real, os exemplos não rotulados podem vir de muitas fontes diferentes, incluindo aplicativos, arquivos CSV e feeds de dados. Por enquanto, forneceremos manualmente três exemplos sem rótulos para prever seus rótulos. Lembre-se, os números dos rótulos são mapeados para uma representação nomeada como:

  • 0 : Iris setosa
  • 1 : Iris versicolor
  • 2 : Iris virginica
predict_dataset = tf.convert_to_tensor([
    [5.1, 3.3, 1.7, 0.5,],
    [5.9, 3.0, 4.2, 1.5,],
    [6.9, 3.1, 5.4, 2.1]
])

# training=False is needed only if there are layers with different
# behavior during training versus inference (e.g. Dropout).
predictions = model(predict_dataset, training=False)

for i, logits in enumerate(predictions):
  class_idx = tf.argmax(logits).numpy()
  p = tf.nn.softmax(logits)[class_idx]
  name = class_names[class_idx]
  print("Example {} prediction: {} ({:4.1f}%)".format(i, name, 100*p))
Example 0 prediction: Iris setosa (98.1%)
Example 1 prediction: Iris versicolor (93.0%)
Example 2 prediction: Iris virginica (81.3%)