tf.compat.v1.estimator.BaselineClassifier

Классификатор, который может установить простой базовый уровень.

Наследуется от: Estimator

tf.compat.v1.estimator.BaselineClassifier(
    model_dir=None,
    n_classes=2,
    weight_column=None,
    label_vocabulary=None,
    optimizer='Ftrl',
    config=None,
    loss_reduction=tf.compat.v1.losses.Reduction.SUM
)

Этот классификатор игнорирует значения признаков и будет учиться предсказывать среднее значение каждого метки. Для задач с одной меткой это будет предсказывать распределение вероятностей по классам, как это видно в метках. Для задач с несколькими метками это будет предсказывать долю примеров, которые являются положительными для каждого класса.

Пример:

# Build BaselineClassifier
classifier = tf.estimator.BaselineClassifier(n_classes=3)

# 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

# Fit model.
classifier.train(input_fn=input_fn_train)

# Evaluate cross entropy between the test and train labels.
loss = classifier.evaluate(input_fn=input_fn_eval)["loss"]

# predict outputs the probability distribution of the classes as seen in
# training.
predictions = classifier.predict(new_samples)

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 значением которого является Tensor.

Методы

eval_dir

Просмотреть исходный код

eval_dir(
    name=None
)

Показывает имя каталога, в который сохраняются метрики оценки.

evaluate

Просмотреть исходный код

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

Оценивает модель с использованием данных оценки input_fn.

На каждом шаге вызывается input_fn, который возвращает одну партию данных. Оценивает до:

• steps партий обрабатываются, 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 строит новую граф, вызывая input_receiver_fn для получения признаков и меток Tensor. Затем этот метод вызывает Estimator's model_fn в переданном режиме для генерации графа модели на основе этих признаков и меток и восстанавливает заданный контрольный пункт (или, в случае его отсутствия, последний контрольный пункт) в граф. 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, создаётся каталог экспорта с отметкой времени ниже export_dir_base, и записывается SavedModel в него, содержащий tf.MetaGraphDef для данного режима и его связанных сигнатур.

Для предсказания экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента export_outputs словаря, возвращаемого функцией model_fn, с использованием тех же ключей. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывающий на то, какая подпись будет использована, когда запрос на обслуживание не указывает её. Для каждой подписи выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutput и входы всегда являются приемниками ввода, предоставленными serving_input_receiver_fn.

Для обучения и оценки train_op сохраняется в дополнительной коллекции, а потери, метрики и предсказания включаются в SignatureDef для рассматриваемого режима.

Дополнительные ресурсы могут быть записаны в SavedModel с помощью аргумента 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 необходимо 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 граф вывода в формате SavedModel в указанный каталог.

Подробное руководство по SavedModel см. в Использование формата SavedModel.

Этот метод строит новую граф, сначала вызывая serving_input_receiver_fn для получения признаков Tensor, а затем вызывая Estimator's model_fn для генерации графа модели на основе этих признаков. Он восстанавливает заданный контрольный пункт (или, при его отсутствии, последний контрольный пункт) в эту граф в новой сессии. В заключение, он создаёт каталог экспорта с отметкой времени ниже указанного export_dir_base, и записывает SavedModel в него, содержащий одну tf.MetaGraphDef сохранённую из этой сессии.

Экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента export_outputs словаря, возвращаемого model_fn, с использованием тех же ключей. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, что указывает на то, какая подпись будет использоваться, когда запрос на обслуживание её не указывает. Для каждой подписи выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutput, а входы всегда являются приемниками ввода, предоставленными serving_input_receiver_fn.

Дополнительные ресурсы могут быть записаны в SavedModel с помощью аргумента 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 для копирования. Например, простым случаем копирования одного файла без переименования является {'my_asset_file.txt': '/path/to/my_asset_file.txt'}.

Параметр experimental_mode может использоваться для экспорта одной графы обучения/оценки/предсказания как 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 граф вывода в формате SavedModel в указанный каталог. (устарело)

Подробное руководство см. в SavedModel из Estimators.

Этот метод строит новую граф, сначала вызывая serving_input_receiver_fn для получения признаков Tensor, а затем вызывая Estimator's model_fn для генерации графа модели на основе этих признаков. Он восстанавливает заданный контрольный пункт (или, в случае отсутствия, последний контрольный пункт) в эту граф в новой сессии. В заключение, он создаёт каталог экспорта с отметкой времени ниже указанного export_dir_base, и записывает SavedModel в него, содержащий одну tf.MetaGraphDef сохранённую из этой сессии.

Экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента export_outputs словаря, возвращаемого model_fn, с использованием тех же ключей. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, что указывает на то, какая подпись будет использоваться, когда запрос на обслуживание её не указывает. Для каждой подписи выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutput, а входы всегда являются приемниками ввода, предоставленными serving_input_receiver_fn.

Дополнительные ресурсы могут быть записаны в SavedModel с помощью аргумента 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 для копирования. Например, простым случаем копирования одного файла без переименования является {'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
)

Выдает предсказания для заданных признаков.

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

Оцениватели могут использоваться при включённом жадном выполнении. Обратите внимание, что input_fn и все хуки выполняются внутри контекста графа, поэтому они должны быть написаны так, чтобы быть совместимыми с режимом графа. Обратите внимание, что input_fn код, использующий tf.data, как правило, работает в режимах графа и жадного выполнения.