tf.compat.v1.estimator.DNNClassifier

Классификатор для моделей TensorFlow DNN.

Наследуется от: Estimator

tf.compat.v1.estimator.DNNClassifier(
    hidden_units, feature_columns, model_dir=None, n_classes=2, weight_column=None,
    label_vocabulary=None, optimizer='Adagrad', activation_fn=tf.nn.relu,
    dropout=None, input_layer_partitioner=None, config=None, warm_start_from=None,
    loss_reduction=tf.compat.v1.losses.Reduction.SUM, batch_norm=False
)

Пример:

categorical_feature_a = categorical_column_with_hash_bucket(...)
categorical_feature_b = categorical_column_with_hash_bucket(...)

categorical_feature_a_emb = embedding_column(
    categorical_column=categorical_feature_a, ...)
categorical_feature_b_emb = embedding_column(
    categorical_column=categorical_feature_b, ...)

estimator = tf.estimator.DNNClassifier(
    feature_columns=[categorical_feature_a_emb, categorical_feature_b_emb],
    hidden_units=[1024, 512, 256])

# Or estimator using the ProximalAdagradOptimizer optimizer with
# regularization.
estimator = tf.estimator.DNNClassifier(
    feature_columns=[categorical_feature_a_emb, categorical_feature_b_emb],
    hidden_units=[1024, 512, 256],
    optimizer=tf.compat.v1.train.ProximalAdagradOptimizer(
      learning_rate=0.1,
      l1_regularization_strength=0.001
    ))

# Or estimator using an optimizer with a learning rate decay.
estimator = tf.estimator.DNNClassifier(
    feature_columns=[categorical_feature_a_emb, categorical_feature_b_emb],
    hidden_units=[1024, 512, 256],
    optimizer=lambda: tf.keras.optimizers.Adam(
        learning_rate=tf.compat.v1.train.exponential_decay(
            learning_rate=0.1,
            global_step=tf.compat.v1.train.get_global_step(),
            decay_steps=10000,
            decay_rate=0.96))

# Or estimator with warm-starting from a previous checkpoint.
estimator = tf.estimator.DNNClassifier(
    feature_columns=[categorical_feature_a_emb, categorical_feature_b_emb],
    hidden_units=[1024, 512, 256],
    warm_start_from="/path/to/checkpoint/dir")

# Input builders
def input_fn_train:
  # Returns tf.data.Dataset of (x, y) tuple where y represents label's class
  # index.
  pass
def input_fn_eval:
  # Returns tf.data.Dataset of (x, y) tuple where y represents label's class
  # index.
  pass
def input_fn_predict:
  # Returns tf.data.Dataset of (x, None) tuple.
  pass
estimator.train(input_fn=input_fn_train)
metrics = estimator.evaluate(input_fn=input_fn_eval)
predictions = estimator.predict(input_fn=input_fn_predict)

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

• если weight_column не равно None, признак с именем key=weight_column, значение которого является Tensor.
• для каждого column в feature_columns:
  • если column является CategoricalColumn, признак с именем key=column.name , значение которого является SparseTensor.
  • если column является WeightedCategoricalColumn, два признака: первый с именем столбца key, второй с именем столбца key. Значения обоих признаков должны быть SparseTensor.
  • если column является DenseColumn, признак с именем key=column.name , значение которого является Tensor.

Функция потерь рассчитывается с использованием перекрёстной энтропии softmax.

Совместимость с Eager

Estimators могут быть использованы при включённом режиме Eager. Обратите внимание, что input_fn и все хуки выполняются внутри контекста графа, поэтому они должны быть написаны для совместимости с режимом графа. Обратите внимание, что код input_fn , использующий tf.data , обычно работает как в режиме графа, так и в режиме Eager.

Методы

eval_dir

Просмотреть исходный код

eval_dir(
    name=None
)

Показывает имя директории, куда сохраняются метрики оценки.

evaluate

Просмотреть исходный код

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

Оценивает модель с использованием данных для оценки input_fn.

На каждом шаге вызывается input_fn, которая возвращает одну партию данных. Оценка продолжается до:

• Обработки steps партий, или
• input_fn вызывает 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 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 трёх tf.MetaGraphDefs сохраняются с одним набором переменных в одном каталоге SavedModel.

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

Для предсказания экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента словаря export_outputs, возвращённого из model_fn, с использованием тех же ключей. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывающий, какая подпись будет предоставлена, когда запрос обработки не указывает её. Для каждой подписи выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutput, а входные данные всегда являются получателями входных данных, предоставленными serving_input_receiver_fn.

Для обучения и оценки train_op хранится в дополнительном наборе, и потеря, метрики и предсказания включаются в SignatureDef для соответствующего 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 задаёт полный путь исходного файла, который нужно скопировать. 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. SavedModel из 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, если он отсутствует, последний) в эту графу в новой сессии. Наконец, он создаёт каталог экспорта с отметкой времени ниже указанного export_dir_base, и записывает в него SavedModel с одной tf.MetaGraphDef сохранённой из этой сессии.

Экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента словаря export_outputs , возвращённого model_fn, с использованием тех же ключей. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывающий, какая подпись будет предоставлена, когда запрос обработки не указывает её. Для каждой подписи выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutput, а входные данные всегда являются получателями 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 указывает путь назначения (включая имя файла) относительно каталога assets.extra. Соответствующее значение задаёт полный путь исходного файла, который нужно скопировать. 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. SavedModel из 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, если он отсутствует, последний) в эту графу в новой сессии. Наконец, он создаёт каталог экспорта с отметкой времени ниже указанного export_dir_base, и записывает в него SavedModel с одной tf.MetaGraphDef сохранённой из этой сессии.

Экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента словаря export_outputs , возвращённого model_fn, с использованием тех же ключей. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывающий, какая подпись будет предоставлена, когда запрос обработки не указывает её. Для каждой подписи выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutput, а входные данные всегда являются получателями 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 указывает путь назначения (включая имя файла) относительно каталога assets.extra. Соответствующее значение задаёт полный путь исходного файла, который нужно скопировать. 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 предсказания для заданных признаков.

Обратите внимание, что интерливирование двух выводов predict не работает. См.: проблема/20506

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.