tf.keras.estimator.model_to_estimator

Создаёт экземпляр Estimator из заданной модели Keras.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.estimator.model_to_estimator

tf.keras.estimator.model_to_estimator(
    keras_model=None, keras_model_path=None, custom_objects=None, model_dir=None,
    config=None, checkpoint_format='saver'
)

Для примера использования см.: Создание оценщиков из моделей Keras.

Веса образцов Оценщики, возвращаемые model_to_estimator настроены на обработку весов образцов (аналогично keras_model.fit(x, y, sample_weights)). Чтобы передать веса образцов при обучении или оценке оценщика, первый элемент, возвращаемый функцией ввода, должен быть словарем с ключами features и sample_weights. Пример ниже:

keras_model = tf.keras.Model(...)
keras_model.compile(...)

estimator = tf.keras.estimator.model_to_estimator(keras_model)

def input_fn():
  return dataset_ops.Dataset.from_tensors(
      ({'features': features, 'sample_weights': sample_weights},
       targets))

estimator.train(input_fn, steps=1)

Аргументы
`keras_model`	Объект скомпилированной модели Keras. Этот аргумент взаимоисключающий с `keras_model_path`.
`keras_model_path`	Путь к сохранённой на диске скомпилированной модели Keras в формате HDF5, которую можно сгенерировать с помощью метода `save()` модели Keras. Этот аргумент взаимоисключающий с `keras_model`.
`custom_objects`	Словарь для пользовательских объектов.
`model_dir`	Каталог для сохранения параметров модели `Estimator`, графика, файлов сводки для TensorBoard и т. д.
`config`	`RunConfig` для конфигурирования `Estimator`.
`checkpoint_format`	Устанавливает формат контрольной точки, сохраняемой оценщиком при обучении. Может быть `saver` или `checkpoint`, в зависимости от того, сохранять ли контрольные точки из `tf.train.Saver` или `tf.train.Checkpoint`. Этот аргумент в настоящее время по умолчанию `saver`. При выпуске версии 2.0 значение по умолчанию будет `checkpoint`. Оценщики используют контрольные точки `tf.train.Saver` на основе имён, в то время как модели Keras используют контрольные точки на основе объектов из `tf.train.Checkpoint`. В настоящее время сохранение контрольных точек на основе объектов из `model_to_estimator` поддерживается только для моделей Functional и Sequential.

Возвращаемое значение
Оценщик из заданной модели Keras.

Исключения
`ValueError`	если ни keras_model, ни keras_model_path не были заданы.
`ValueError`	если и keras_model, и keras_model_path были заданы.
`ValueError`	если keras_model_path является URI GCS.
`ValueError`	если модель keras не была скомпилирована.
`ValueError`	если был задан неверный формат checkpoint_format.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/keras/estimator/model_to_estimator