tf.contrib.estimator.RNNClassifier

Классификатор для моделей TensorFlow RNN.

Наследуется от: Estimator

tf.contrib.estimator.RNNClassifier(
    sequence_feature_columns, context_feature_columns=None, num_units=None,
    cell_type=USE_DEFAULT, rnn_cell_fn=None, model_dir=None, n_classes=2,
    weight_column=None, label_vocabulary=None, optimizer='Adagrad',
    loss_reduction=losses.Reduction.SUM_OVER_BATCH_SIZE,
    input_layer_partitioner=None, config=None
)

Обучает рекуррентную нейронную сеть для классификации экземпляров в один из нескольких классов.

Пример:

token_sequence = sequence_categorical_column_with_hash_bucket(...)
token_emb = embedding_column(categorical_column=token_sequence, ...)

estimator = RNNClassifier(
    sequence_feature_columns=[token_emb],
    num_units=[32, 16], cell_type='lstm')

# Input builders
def input_fn_train: # returns x, y
  pass
estimator.train(input_fn=input_fn_train, steps=100)

def input_fn_eval: # returns x, y
  pass
metrics = estimator.evaluate(input_fn=input_fn_eval, steps=10)
def input_fn_predict: # returns x, None
  pass
predictions = estimator.predict(input_fn=input_fn_predict)

Входные данные train и evaluate должны иметь следующие признаки, в противном случае возникнет KeyError:

• если weight_column не является None, признак с key=weight_column, значение которого является Tensor.
• для каждого column в sequence_feature_columns:
  • признак с key=column.name, значение которого является SparseTensor.
• для каждого column в context_feature_columns:
  • если column является _CategoricalColumn, признак с key=column.name, значение которого является SparseTensor.
  • если column является _WeightedCategoricalColumn, два признака: первый с именем колонки key, второй с именем колонки key. Значение обоих признаков должно быть SparseTensor.
  • если column является _DenseColumn, признак с key=column.name, значение которого является Tensor.

Функция потерь вычисляется с использованием софтмакс-перекрестной энтропии.

Совместимость с Eager

Оценщики несовместимы с Eager выполнением.

Методы

eval_dir

Просмотреть исходный код

eval_dir(
    name=None
)

Отображает имя директории, в которую сохраняются метрики оценки.

evaluate

Просмотреть исходный код

evaluate(
    input_fn, steps=None, hooks=None, checkpoint_path=None, name=None
)

Оценивает модель на основе данных оценки input_fn.

На каждом шаге вызывает input_fn, которая возвращает одну партию данных. Оценивает, пока:

• steps партии обработаны, или
• input_fn возникает исключение конца ввода (tf.errors.OutOfRangeError или StopIteration).

experimental_export_all_saved_models

Просмотреть исходный код

experimental_export_all_saved_models(
    export_dir_base, input_receiver_fn_map, assets_extra=None, as_text=False,
    checkpoint_path=None
)

Экспортирует SavedModel с tf.MetaGraphDefs для каждого запрошенного режима.

Для каждого режима, переданного через input_receiver_fn_map, этот метод создаёт новую графу, вызывая input_receiver_fn для получения признаков и меток Tensor. Затем этот метод вызывает Estimator's model_fn в переданном режиме для генерации графы модели на основе этих признаков и меток, и восстанавливает заданный контрольный пункт (или, при его отсутствии, самый недавний контрольный пункт) в графу. Только один из режимов используется для сохранения переменных в SavedModel (порядок предпочтения: tf.estimator.ModeKeys.TRAIN, tf.estimator.ModeKeys.EVAL, затем tf.estimator.ModeKeys.PREDICT), таким образом, до трёх tf.MetaGraphDefs сохраняются с набором переменных в одном каталоге экспорта SavedModel.

Для переменных и tf.MetaGraphDefs, создаётся каталог экспорта с отметкой времени ниже export_dir_base, и записывается в него SavedModel содержащий tf.MetaGraphDef для данного режима и его связанных подписей.

Для предсказания экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента export_outputs словаря, возвращённого model_fn, с именами, использующими те же ключи. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывая, какая подпись будет использоваться, если в запросе обслуживания не указана подпись. Для каждой подписи выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutputs, а входные данные всегда являются приемниками входных данных, предоставленными serving_input_receiver_fn.

Для обучения и оценки train_op хранится в дополнительном наборе, а потеря, метрики и предсказания включаются в SignatureDef для рассматриваемого режима.

Дополнительные ресурсы могут быть записаны в SavedModel через аргумент assets_extra. Это должен быть словарь, где каждый ключ задаёт путь назначения (включая имя файла) относительно каталога assets.extra. Соответствующее значение задаёт полный путь исходного файла, который будет скопирован. Например, простой случай копирования одного файла без переименования задаётся как {'my_asset_file.txt': '/path/to/my_asset_file.txt'}.

export_saved_model

Просмотреть исходный код

export_saved_model(
    export_dir_base, serving_input_receiver_fn, assets_extra=None, as_text=False,
    checkpoint_path=None, experimental_mode=ModeKeys.PREDICT
)

Экспортирует графу вывода как SavedModel в указанный каталог.

Для подробного руководства см. Использование SavedModel с Estimators.

Этот метод создаёт новую графу, сначала вызывая serving_input_receiver_fn для получения признаков Tensor, а затем вызывая Estimator's model_fn для генерации графы модели на основе этих признаков. Он восстанавливает заданный контрольный пункт (или, при его отсутствии, самый недавний контрольный пункт) в эту графу в новом сеансе. В конце он создаёт каталог экспорта с отметкой времени ниже заданного export_dir_base, и записывает в него SavedModel содержащий единственный tf.MetaGraphDef, сохранённый из этого сеанса.

Экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента export_outputs словаря, возвращённого model_fn, с именами, использующими те же ключи. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывая, какая подпись будет использоваться, если в запросе обслуживания не указана подпись. Для каждой подписи выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutputs, а входные данные всегда являются приемниками входных данных, предоставленными serving_input_receiver_fn.

Дополнительные ресурсы могут быть записаны в SavedModel через аргумент assets_extra. Это должен быть словарь, где каждый ключ задаёт путь назначения (включая имя файла) относительно каталога assets.extra. Соответствующее значение задаёт полный путь исходного файла, который будет скопирован. Например, простой случай копирования одного файла без переименования задаётся как {'my_asset_file.txt': '/path/to/my_asset_file.txt'}.

Параметр experimental_mode может быть использован для экспорта отдельной графы обучения/оценки/предсказания как SavedModel. См. experimental_export_all_saved_models для полной документации.

export_savedmodel

Просмотреть исходный код

export_savedmodel(
    export_dir_base, serving_input_receiver_fn, assets_extra=None, as_text=False,
    checkpoint_path=None, strip_default_attrs=False
)

Экспортирует графу вывода как SavedModel в указанный каталог. (устарело)

Для подробного руководства см. Использование SavedModel с Estimators.

Этот метод создаёт новую графу, сначала вызывая serving_input_receiver_fn для получения признаков Tensor, а затем вызывая Estimator's model_fn для генерации графы модели на основе этих признаков. Он восстанавливает заданный контрольный пункт (или, при его отсутствии, самый недавний контрольный пункт) в эту графу в новом сеансе. В конце он создаёт каталог экспорта с отметкой времени ниже заданного export_dir_base, и записывает в него SavedModel содержащий единственный tf.MetaGraphDef, сохранённый из этого сеанса.

Экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента export_outputs словаря, возвращённого model_fn, с именами, использующими те же ключи. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывая, какая подпись будет использоваться, если в запросе обслуживания не указана подпись. Для каждой подписи выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutputs, а входные данные всегда являются приемниками входных данных, предоставленными serving_input_receiver_fn.

Дополнительные ресурсы могут быть записаны в SavedModel через аргумент assets_extra. Это должен быть словарь, где каждый ключ задаёт путь назначения (включая имя файла) относительно каталога assets.extra. Соответствующее значение задаёт полный путь исходного файла, который будет скопирован. Например, простой случай копирования одного файла без переименования задаётся как {'my_asset_file.txt': '/path/to/my_asset_file.txt'}.

get_variable_names

Просмотреть исходный код

get_variable_names()

Возвращает список всех имён переменных в этой модели.

get_variable_value

Просмотреть исходный код

get_variable_value(
    name
)

Возвращает значение переменной по имени.

latest_checkpoint

Просмотреть исходный код

latest_checkpoint()

Находит имя файла последней сохранённой контрольной точки в model_dir.

predict

Просмотреть исходный код

predict(
    input_fn, predict_keys=None, hooks=None, checkpoint_path=None,
    yield_single_examples=True
)

Возвращает прогнозы для заданных признаков.

Обратите внимание, что интерпретация двух выходов predict не работает. См.: проблема/20506

Возвращает:

Вычисленные значения тензоров predictions.

train

Просмотреть исходный код

train(
    input_fn, hooks=None, steps=None, max_steps=None, saving_listeners=None
)

Обучает модель на основе обучающих данных input_fn.