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Estimadores prefabricados

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Advertencia: No se recomiendan estimadores para código nuevo. Los estimadores ejecutan código de estilo v1.Session que es más difícil de escribir correctamente y puede comportarse de manera inesperada, especialmente cuando se combina con el código TF 2. Los estimadores se incluyen en las garantías de compatibilidad , pero no recibirán correcciones aparte de las vulnerabilidades de seguridad. Consulte la guía de migración para obtener más información.

Este tutorial le muestra cómo resolver el problema de clasificación de Iris en TensorFlow usando estimadores. Un estimador es una representación de alto nivel de TensorFlow heredada de un modelo completo. Para más detalles ver Estimadores .

Lo primero es lo primero

Para comenzar, primero importará TensorFlow y una serie de bibliotecas que necesitará.

import tensorflow as tf

import pandas as pd

el conjunto de datos

El programa de ejemplo de este documento crea y prueba un modelo que clasifica las flores de iris en tres especies diferentes según el tamaño de sus sépalos y pétalos .

Entrenará un modelo utilizando el conjunto de datos de Iris. El conjunto de datos de Iris contiene cuatro características y una etiqueta . Las cuatro características identifican las siguientes características botánicas de las flores individuales de Iris:

longitud del sépalo
anchura del sépalo
longitud del pétalo
ancho de pétalo

En función de esta información, puede definir algunas constantes útiles para analizar los datos:

CSV_COLUMN_NAMES = ['SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth', 'Species']
SPECIES = ['Setosa', 'Versicolor', 'Virginica']

A continuación, descargue y analice el conjunto de datos de Iris con Keras y Pandas. Tenga en cuenta que mantiene distintos conjuntos de datos para entrenamiento y prueba.

train_path = tf.keras.utils.get_file(
    "iris_training.csv", "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_training.csv")
test_path = tf.keras.utils.get_file(
    "iris_test.csv", "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_test.csv")

train = pd.read_csv(train_path, names=CSV_COLUMN_NAMES, header=0)
test = pd.read_csv(test_path, names=CSV_COLUMN_NAMES, header=0)

Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_training.csv
16384/2194 [================================================================================================================================================================================================================================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_test.csv
16384/573 [=========================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================] - 0s 0us/step

Puede inspeccionar sus datos para ver que tiene cuatro columnas de características flotantes y una etiqueta int32.

train.head()

Para cada uno de los conjuntos de datos, divida las etiquetas, que el modelo será entrenado para predecir.

train_y = train.pop('Species')
test_y = test.pop('Species')

# The label column has now been removed from the features.
train.head()

Descripción general de la programación con Estimadores

Ahora que tiene los datos configurados, puede definir un modelo usando un Estimador de TensorFlow. Un estimador es cualquier clase derivada de tf.estimator.Estimator . TensorFlow proporciona una colección de tf.estimator (por ejemplo, LinearRegressor ) para implementar algoritmos de ML comunes. Más allá de eso, puede escribir sus propios Estimadores personalizados . Se recomienda usar Estimadores prefabricados cuando recién comienza.

Para escribir un programa de TensorFlow basado en Estimadores prefabricados, debe realizar las siguientes tareas:

Cree una o más funciones de entrada.
Defina las columnas de características del modelo.
Cree una instancia de un Estimador, especificando las columnas de características y varios hiperparámetros.
Llame a uno o más métodos en el objeto Estimator, pasando la función de entrada adecuada como fuente de los datos.

Veamos cómo se implementan esas tareas para la clasificación de Iris.

Crear funciones de entrada

Debe crear funciones de entrada para proporcionar datos para el entrenamiento, la evaluación y la predicción.

Una función de entrada es una función que devuelve un objeto tf.data.Dataset que genera la siguiente tupla de dos elementos:

features : un diccionario de Python en el que:
- Cada tecla es el nombre de una función.
- Cada valor es una matriz que contiene todos los valores de esa característica.
label : una matriz que contiene los valores de la etiqueta para cada ejemplo.

Solo para demostrar el formato de la función de entrada, aquí hay una implementación simple:

def input_evaluation_set():
    features = {'SepalLength': np.array([6.4, 5.0]),
                'SepalWidth':  np.array([2.8, 2.3]),
                'PetalLength': np.array([5.6, 3.3]),
                'PetalWidth':  np.array([2.2, 1.0])}
    labels = np.array([2, 1])
    return features, labels

Su función de entrada puede generar el diccionario de features y la lista de label de la forma que desee. Sin embargo, se recomienda usar la API de conjunto de datos de TensorFlow, que puede analizar todo tipo de datos.

La API de conjunto de datos puede manejar muchos casos comunes por usted. Por ejemplo, con la API de conjunto de datos, puede leer fácilmente registros de una gran colección de archivos en paralelo y unirlos en una sola secuencia.

Para simplificar las cosas en este ejemplo, cargará los datos con pandas y creará una canalización de entrada a partir de estos datos en memoria:

def input_fn(features, labels, training=True, batch_size=256):
    """An input function for training or evaluating"""
    # Convert the inputs to a Dataset.
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(features), labels))

    # Shuffle and repeat if you are in training mode.
    if training:
        dataset = dataset.shuffle(1000).repeat()

    return dataset.batch(batch_size)

Definir las columnas de características

Una columna de características es un objeto que describe cómo el modelo debe usar los datos de entrada sin procesar del diccionario de características. Cuando crea un modelo de Estimator, le pasa una lista de columnas de características que describen cada una de las características que desea que use el modelo. El módulo tf.feature_column proporciona muchas opciones para representar datos en el modelo.

Para Iris, las 4 características sin procesar son valores numéricos, por lo que creará una lista de columnas de características para indicarle al modelo Estimator que represente cada una de las cuatro características como valores de coma flotante de 32 bits. Por lo tanto, el código para crear la columna de características es:

# Feature columns describe how to use the input.
my_feature_columns = []
for key in train.keys():
    my_feature_columns.append(tf.feature_column.numeric_column(key=key))

Las columnas de características pueden ser mucho más sofisticadas que las que se muestran aquí. Puede leer más sobre las columnas de características en esta guía .

Ahora que tiene la descripción de cómo quiere que el modelo represente las características sin procesar, puede construir el estimador.

Crear una instancia de un estimador

El problema de Iris es un problema de clasificación clásico. Afortunadamente, TensorFlow proporciona varios Estimadores clasificadores prefabricados, que incluyen:

tf.estimator.DNNClassifier para modelos profundos que realizan clasificación multiclase.
tf.estimator.DNNLinearCombinedClassifier para modelos amplios y profundos.
tf.estimator.LinearClassifier para clasificadores basados en modelos lineales.

Para el problema de Iris, tf.estimator.DNNClassifier parece ser la mejor opción. Así es como creaste una instancia de este Estimador:

# Build a DNN with 2 hidden layers with 30 and 10 hidden nodes each.
classifier = tf.estimator.DNNClassifier(
    feature_columns=my_feature_columns,
    # Two hidden layers of 30 and 10 nodes respectively.
    hidden_units=[30, 10],
    # The model must choose between 3 classes.
    n_classes=3)

INFO:tensorflow:Using default config.
WARNING:tensorflow:Using temporary folder as model directory: /tmp/tmpxdgumb2t
INFO:tensorflow:Using config: {'_model_dir': '/tmp/tmpxdgumb2t', '_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}

Entrenar, evaluar y predecir

Ahora que tiene un objeto Estimator, puede llamar a métodos para hacer lo siguiente:

Entrena al modelo.
Evalúe el modelo entrenado.
Utilice el modelo entrenado para hacer predicciones.

entrenar al modelo

Entrena el modelo llamando al método de train del Estimator de la siguiente manera:

# Train the Model.
classifier.train(
    input_fn=lambda: input_fn(train, train_y, training=True),
    steps=5000)

WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/training_util.py:397: 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/keras/optimizer_v2/adagrad.py:84: 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/tmpxdgumb2t/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 0...
INFO:tensorflow:loss = 1.6787335, step = 0
INFO:tensorflow:global_step/sec: 305.625
INFO:tensorflow:loss = 1.1945828, step = 100 (0.328 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 375.48
INFO:tensorflow:loss = 1.0221117, step = 200 (0.266 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 376.21
INFO:tensorflow:loss = 0.9240805, step = 300 (0.266 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 377.968
INFO:tensorflow:loss = 0.85917354, step = 400 (0.265 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 376.297
INFO:tensorflow:loss = 0.81545967, step = 500 (0.265 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 367.549
INFO:tensorflow:loss = 0.7771524, step = 600 (0.272 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 378.887
INFO:tensorflow:loss = 0.74371505, step = 700 (0.264 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 379.26
INFO:tensorflow:loss = 0.717993, step = 800 (0.264 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 370.102
INFO:tensorflow:loss = 0.6952705, step = 900 (0.270 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 373.034
INFO:tensorflow:loss = 0.68044865, step = 1000 (0.268 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 372.193
INFO:tensorflow:loss = 0.65181077, step = 1100 (0.269 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 339.238
INFO:tensorflow:loss = 0.6319051, step = 1200 (0.295 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 334.252
INFO:tensorflow:loss = 0.63433766, step = 1300 (0.299 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 343.436
INFO:tensorflow:loss = 0.61748827, step = 1400 (0.291 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 346.575
INFO:tensorflow:loss = 0.606356, step = 1500 (0.288 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 351.362
INFO:tensorflow:loss = 0.59807724, step = 1600 (0.285 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 366.628
INFO:tensorflow:loss = 0.5832784, step = 1700 (0.273 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 367.034
INFO:tensorflow:loss = 0.5664347, step = 1800 (0.273 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 372.339
INFO:tensorflow:loss = 0.5684726, step = 1900 (0.268 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 368.957
INFO:tensorflow:loss = 0.56011164, step = 2000 (0.271 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 373.128
INFO:tensorflow:loss = 0.5483226, step = 2100 (0.268 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 377.334
INFO:tensorflow:loss = 0.5447233, step = 2200 (0.265 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 370.421
INFO:tensorflow:loss = 0.5358016, step = 2300 (0.270 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 367.076
INFO:tensorflow:loss = 0.53145075, step = 2400 (0.273 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 373.596
INFO:tensorflow:loss = 0.50931674, step = 2500 (0.268 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 368.939
INFO:tensorflow:loss = 0.5253717, step = 2600 (0.271 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 354.814
INFO:tensorflow:loss = 0.52558273, step = 2700 (0.282 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 372.243
INFO:tensorflow:loss = 0.51422054, step = 2800 (0.269 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 366.891
INFO:tensorflow:loss = 0.49747026, step = 2900 (0.272 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 370.952
INFO:tensorflow:loss = 0.49974674, step = 3000 (0.270 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 364.158
INFO:tensorflow:loss = 0.4978399, step = 3100 (0.275 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 365.383
INFO:tensorflow:loss = 0.5030147, step = 3200 (0.273 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 366.791
INFO:tensorflow:loss = 0.4772169, step = 3300 (0.273 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 372.438
INFO:tensorflow:loss = 0.46993533, step = 3400 (0.269 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 371.25
INFO:tensorflow:loss = 0.47242266, step = 3500 (0.269 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 369.725
INFO:tensorflow:loss = 0.46513358, step = 3600 (0.271 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 371.002
INFO:tensorflow:loss = 0.4762191, step = 3700 (0.270 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 369.304
INFO:tensorflow:loss = 0.44923267, step = 3800 (0.271 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 369.344
INFO:tensorflow:loss = 0.45467538, step = 3900 (0.271 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 375.58
INFO:tensorflow:loss = 0.46056622, step = 4000 (0.266 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 347.461
INFO:tensorflow:loss = 0.4489282, step = 4100 (0.288 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 368.435
INFO:tensorflow:loss = 0.45647347, step = 4200 (0.272 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 369.159
INFO:tensorflow:loss = 0.4444633, step = 4300 (0.271 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 371.995
INFO:tensorflow:loss = 0.44425523, step = 4400 (0.269 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 373.586
INFO:tensorflow:loss = 0.44025964, step = 4500 (0.268 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 373.136
INFO:tensorflow:loss = 0.44341013, step = 4600 (0.269 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 369.751
INFO:tensorflow:loss = 0.42856425, step = 4700 (0.269 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 364.219
INFO:tensorflow:loss = 0.44144967, step = 4800 (0.275 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 372.675
INFO:tensorflow:loss = 0.42951846, step = 4900 (0.268 sec)
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 5000...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 5000 into /tmp/tmpxdgumb2t/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 5000...
INFO:tensorflow:Loss for final step: 0.42713496.
<tensorflow_estimator.python.estimator.canned.dnn.DNNClassifierV2 at 0x7fad05e33910>

Tenga en cuenta que envuelve su llamada input_fn en una lambda para capturar los argumentos mientras proporciona una función de entrada que no toma argumentos, como lo espera el Estimador. El argumento de steps le dice al método que detenga el entrenamiento después de una serie de pasos de entrenamiento.

Evaluar el modelo entrenado

Ahora que el modelo ha sido entrenado, puede obtener algunas estadísticas sobre su rendimiento. El siguiente bloque de código evalúa la precisión del modelo entrenado en los datos de prueba:

eval_result = classifier.evaluate(
    input_fn=lambda: input_fn(test, test_y, training=False))

print('\nTest set accuracy: {accuracy:0.3f}\n'.format(**eval_result))

INFO:tensorflow:Calling model_fn.
INFO:tensorflow:Done calling model_fn.
INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2022-01-26T06:41:28
INFO:tensorflow:Graph was finalized.
INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/tmpxdgumb2t/model.ckpt-5000
INFO:tensorflow:Running local_init_op.
INFO:tensorflow:Done running local_init_op.
INFO:tensorflow:Inference Time : 0.40087s
INFO:tensorflow:Finished evaluation at 2022-01-26-06:41:28
INFO:tensorflow:Saving dict for global step 5000: accuracy = 0.8666667, average_loss = 0.49953422, global_step = 5000, loss = 0.49953422
INFO:tensorflow:Saving 'checkpoint_path' summary for global step 5000: /tmp/tmpxdgumb2t/model.ckpt-5000

Test set accuracy: 0.867

A diferencia de la llamada al método de train , no pasó el argumento de steps para evaluar. El input_fn para eval solo produce una sola época de datos.

El diccionario eval_result también contiene la average_loss promedio (pérdida media por muestra), la loss (pérdida media por mini-lote) y el valor del paso global del global_step (el número de iteraciones de entrenamiento a las que se sometió).

Hacer predicciones (inferir) a partir del modelo entrenado

Ahora tiene un modelo entrenado que produce buenos resultados de evaluación. Ahora puede usar el modelo entrenado para predecir la especie de una flor de iris en función de algunas medidas no etiquetadas. Al igual que con el entrenamiento y la evaluación, haces predicciones usando una sola llamada de función:

# Generate predictions from the model
expected = ['Setosa', 'Versicolor', 'Virginica']
predict_x = {
    'SepalLength': [5.1, 5.9, 6.9],
    'SepalWidth': [3.3, 3.0, 3.1],
    'PetalLength': [1.7, 4.2, 5.4],
    'PetalWidth': [0.5, 1.5, 2.1],
}

def input_fn(features, batch_size=256):
    """An input function for prediction."""
    # Convert the inputs to a Dataset without labels.
    return tf.data.Dataset.from_tensor_slices(dict(features)).batch(batch_size)

predictions = classifier.predict(
    input_fn=lambda: input_fn(predict_x))

El método de predict devuelve un iterable de Python, lo que genera un diccionario de resultados de predicción para cada ejemplo. El siguiente código imprime algunas predicciones y sus probabilidades:

for pred_dict, expec in zip(predictions, expected):
    class_id = pred_dict['class_ids'][0]
    probability = pred_dict['probabilities'][class_id]

    print('Prediction is "{}" ({:.1f}%), expected "{}"'.format(
        SPECIES[class_id], 100 * probability, expec))

INFO:tensorflow:Calling model_fn.
INFO:tensorflow:Done calling model_fn.
INFO:tensorflow:Graph was finalized.
INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/tmpxdgumb2t/model.ckpt-5000
INFO:tensorflow:Running local_init_op.
INFO:tensorflow:Done running local_init_op.
Prediction is "Setosa" (84.4%), expected "Setosa"
Prediction is "Versicolor" (49.3%), expected "Versicolor"
Prediction is "Virginica" (57.7%), expected "Virginica"