tf.contrib.timeseries.TimeSeriesRegressor

Оценщик для подгонки и оценки временной модели.

Наследуется от: Estimator

tf.contrib.timeseries.TimeSeriesRegressor(
    model, state_manager=None, optimizer=None, model_dir=None, config=None,
    head_type=ts_head_lib.TimeSeriesRegressionHead
)

Методы

build_one_shot_parsing_serving_input_receiver_fn

Просмотреть исходный код

build_one_shot_parsing_serving_input_receiver_fn(
    filtering_length, prediction_length, default_batch_size=None,
    values_input_dtype=None, truncate_values=False
)

Построение input_receiver_fn для export_savedmodel, принимающего tf.Examples.

Совместим только с OneShotPredictionHead (см. head).

build_raw_serving_input_receiver_fn

Просмотреть исходный код

build_raw_serving_input_receiver_fn(
    default_batch_size=None, default_series_length=None
)

Построение input_receiver_fn для export_savedmodel, принимающего массивы.

Автоматически создаёт заглушки для экзогенных FeatureColumn значений, передаваемых модели.

eval_dir

Просмотреть исходный код

eval_dir(
    name=None
)

Показывает имя каталога, куда выгружаются метрики оценки.

evaluate

Просмотреть исходный код

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

Оценивает модель, используя данные оценки input_fn.

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

• steps партий обработаны, или
• input_fn возникает исключение конца входных данных (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 создает 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, в случае отсутствия, последний 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 трех tf.MetaGraphDefs сохраняются с набором переменных в одном каталоге SavedModel.

Для переменных и tf.MetaGraphDefs, каталог экспорта со временем ниже export_dir_base, и записывает SavedModel в него, содержащий tf.MetaGraphDef для данного режима и связанных подписей.

Для предсказания экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента словаря export_outputs, возвращенного функцией model_fn, используя те же ключи. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывая, какая подпись будет использована при запросе обслуживания, если она не указана. Для каждой подписи выходные данные предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutput, а входные данные всегда являются приемниками входных данных, предоставляемыми serving_input_receiver_fn.

Для обучения и оценки train_op хранится в дополнительной коллекции, а потеря, метрики и прогнозы включаются в SignatureDef для данного режима.

Дополнительные ресурсы могут быть записаны в SavedModel через аргумент assets_extra. Это должен быть словарь, где каждый ключ указывает путь назначения (включая имя файла) относительно каталога assets.extra. Соответствующее значение указывает полный путь исходного файла, который будет скопирован. Например, простой случай копирования одного файла без переименования задается 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 в SavedModel в указанный каталог.

Для подробного руководства см. Использование SavedModel с оценщиками.

Этот метод создает 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, последний контрольный пункт) в эту графу в новой сессии. Наконец, он создает каталог экспорта со временем ниже указанного export_dir_base, и записывает в него SavedModel с одной сохраненной из этой сессии tf.MetaGraphDef.

Экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента словаря export_outputs возвращенного model_fn, используя те же ключи. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывая, какая подпись будет использована при запросе обслуживания, если она не указана. Для каждой подписи выходные данные предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutput, а входные данные всегда являются приемниками входных данных, предоставляемыми serving_input_receiver_fn.

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

Параметр experimental_mode может быть использован для экспорта отдельной графы обучения/оценки/предсказания в виде SavedModel. См. experimental_export_all_saved_models для полного описания.

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 в SavedModel в указанный каталог. (устаревший)

Для подробного руководства см. Использование SavedModel с оценщиками.

Этот метод создает 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, последний контрольный пункт) в эту графу в новой сессии. Наконец, он создает каталог экспорта со временем ниже указанного export_dir_base, и записывает в него SavedModel с одной сохраненной из этой сессии tf.MetaGraphDef.

Экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента словаря export_outputs возвращенного model_fn, используя те же ключи. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывая, какая подпись будет использована при запросе обслуживания, если она не указана. Для каждой подписи выходные данные предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutput, а входные данные всегда являются приемниками входных данных, предоставляемыми serving_input_receiver_fn.

Дополнительные ресурсы могут быть записаны в SavedModel через аргумент assets_extra. Это должен быть словарь, где каждый ключ указывает путь назначения (включая имя файла) относительно каталога assets.extra. Соответствующее значение указывает полный путь исходного файла, который будет скопирован. Например, простой случай копирования одного файла без переименования задается 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 предсказания для заданных признаков.

Обратите внимание, что интерлейсинг двух выходов predict не работает. См.: вопрос/20506

data-text="Yields:" id="yields" tabindex="0">Возвращает:

Оцененные значения тензоров predictions.

train

Просмотреть исходный код

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

Обучает модель с использованием обучающих данных input_fn.