tf.compat.v1.estimator.BaselineRegressor

Регрессор, который может установить простую базу.

Наследуется от: Estimator

tf.compat.v1.estimator.BaselineRegressor(
    model_dir=None,
    label_dimension=1,
    weight_column=None,
    optimizer='Ftrl',
    config=None,
    loss_reduction=tf.compat.v1.losses.Reduction.SUM
)

Этот регрессор игнорирует значения признаков и будет учиться предсказывать среднее значение каждого метки.

Пример:

# Build BaselineRegressor
regressor = tf.estimator.BaselineRegressor()

# 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.
regressor.train(input_fn=input_fn_train)

# Evaluate squared-loss between the test and train targets.
loss = regressor.evaluate(input_fn=input_fn_eval)["loss"]

# predict outputs the mean value seen during training.
predictions = regressor.predict(new_samples)

Вход train и evaluate должен содержать следующие признаки, в противном случае возникнет KeyError:

• если weight_column не None, признак с key=weight_column, значение которого является Tensor.

Методы

eval_dir

Посмотреть исходный код

eval_dir(
    name=None
)

Показывает имя директории, в которую сохраняются метрики оценки.

evaluate

Посмотреть 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, которая возвращает одну партию данных. Оценка выполняется до:

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

experimental_export_all_saved_models

Посмотреть 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 приоритета: 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 располагается ниже export_dir_base, и записывается SavedModel в него, содержащий tf.MetaGraphDef для заданного режима и его связанных сигнатур.

Для предсказания экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента словаря export_outputs, возвращённого model_fn, используя те же ключи. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывающий, какая сигнатура будет обслуживаться, когда запрос на обслуживание не указывает её. Для каждой сигнатуры выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutputs, а входные данные всегда являются входными приемниками, предоставленными serving_input_receiver_fn.

Для обучения и оценки train_op хранится в дополнительной коллекции, 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 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

Посмотреть 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 по SavedModel см. Использование формата SavedModel.

Этот метод строит новую графу, сначала вызвав serving_input_receiver_fn для получения признаков Tensor, а затем вызвав 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 новой сессии. В заключение создаётся каталог экспорта с отметкой времени ниже указанного export_dir_base, и в него записывается SavedModel содержащий одну tf.MetaGraphDef сохранённую из этой сессии.

Экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента словаря export_outputs возвращённого model_fn, используя те же ключи. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывающий, какая сигнатура будет обслуживаться, когда запрос на обслуживание не указывает её. Для каждой сигнатуры выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutputs, а входные данные всегда являются входными приемниками, 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 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'}.

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

export_savedmodel

Посмотреть 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. (устарело)

Для подробного руководства см. SavedModel из Estimators..

Этот метод строит новую графу, сначала вызвав serving_input_receiver_fn для получения признаков Tensor, а затем вызвав 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 новой сессии. В заключение создаётся каталог экспорта с отметкой времени ниже указанного export_dir_base, и в него записывается SavedModel содержащий одну tf.MetaGraphDef сохранённую из этой сессии.

Экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента словаря export_outputs возвращённого model_fn, используя те же ключи. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывающий, какая сигнатура будет обслуживаться, когда запрос на обслуживание не указывает её. Для каждой сигнатуры выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutputs, а входные данные всегда являются входными приемниками, 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 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'}.

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 переключение двух результатов прогноза 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.

Оценщики могут быть использованы при включённом режиме быстрой работы. Обратите внимание, что input_fn и все хуки выполняются внутри контекста графа, поэтому их необходимо написать с учётом совместимости с режимом графа. Обратите внимание, что input_fn код, использующий tf.data, как правило, работает в обоих режимах: графе и быстрой работы.