tf.compat.v1.estimator.DNNLinearCombinedEstimator

Оценщик для соединённых моделей TensorFlow Linear и DNN с настраиваемой головкой.

Наследуется от: Estimator

tf.compat.v1.estimator.DNNLinearCombinedEstimator(
    head,
    model_dir=None,
    linear_feature_columns=None,
    linear_optimizer='Ftrl',
    dnn_feature_columns=None,
    dnn_optimizer='Adagrad',
    dnn_hidden_units=None,
    dnn_activation_fn=tf.nn.relu,
    dnn_dropout=None,
    input_layer_partitioner=None,
    config=None,
    batch_norm=False,
    linear_sparse_combiner='sum'
)

Примечание: Этот оценщик также известен как wide-n-deep.

Пример:

numeric_feature = numeric_column(...)
categorical_column_a = categorical_column_with_hash_bucket(...)
categorical_column_b = categorical_column_with_hash_bucket(...)

categorical_feature_a_x_categorical_feature_b = crossed_column(...)
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.DNNLinearCombinedEstimator(
    head=tf.estimator.MultiLabelHead(n_classes=3),
    # wide settings
    linear_feature_columns=[categorical_feature_a_x_categorical_feature_b],
    linear_optimizer=tf.keras.optimizers.Ftrl(...),
    # deep settings
    dnn_feature_columns=[
        categorical_feature_a_emb, categorical_feature_b_emb,
        numeric_feature],
    dnn_hidden_units=[1000, 500, 100],
    dnn_optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(...))

# To apply L1 and L2 regularization, you can set dnn_optimizer to:
tf.compat.v1.train.ProximalAdagradOptimizer(
    learning_rate=0.1,
    l1_regularization_strength=0.001,
    l2_regularization_strength=0.001)
# To apply learning rate decay, you can set dnn_optimizer to a callable:
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)
# It is the same for linear_optimizer.

# 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, steps=100)
metrics = estimator.evaluate(input_fn=input_fn_eval, steps=10)
predictions = estimator.predict(input_fn=input_fn_predict)

Входные данные train и evaluate должны иметь следующие функции, в противном случае возникнет KeyError:

• для каждой column в dnn_feature_columns + linear_feature_columns:
  • если column является CategoricalColumn, функция с key=column.name, чей value является SparseTensor.
  • если column является WeightedCategoricalColumn, две функции: первая с key именем столбца ID, вторая с key именем столбца веса. Обе функции value должны быть SparseTensor.
  • если column является DenseColumn, функция с key=column.name, чей value является Tensor.

Функция потерь вычисляется с использованием среднеквадратичной ошибки.

Методы

eval_dir

Посмотреть исходный код

eval_dir(
    name=None
)

Показывает имя каталога, куда выгружаются метрики оценки.

evaluate

Посмотреть исходный код

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

Оценивает модель на основе данных оценки input_fn.

На каждом шаге вызывает input_fn, который возвращает одну порцию данных. Оценивает до:

• steps порций данных обработаны, или
• input_fn вызывает 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, чтобы получить функции и метки Tensor. Затем этот метод вызывает Estimator's model_fn в переданном режиме, чтобы сгенерировать графу модели на основе этих функций и меток, и восстанавливает заданный контрольный пункт (или, если его нет, последний контрольный пункт) в графе. 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), так что 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 в нём записывается SavedModel содержащий tf.MetaGraphDef для заданного режима и его связанных подписей.

Для предсказания, экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента в export_outputs словаре, возвращённом из model_fn, с именами, использующими те же ключи. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывающий, какая подпись будет использоваться, когда запрос на обслуживание не указывает её. Для каждой подписи выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutputs, а входы всегда являются получателями ввода, предоставленными serving_input_receiver_fn.

Для обучения и оценки, train_op хранится в дополнительном наборе, 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 задаёт путь назначения (включая имя файла) относительно каталога assets.extra. Соответствующее значение указывает 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 данный каталог.

Для подробного руководства по SavedModel, см. Использование формата SavedModel.

Этот метод строит новую графу, сначала вызывая serving_input_receiver_fn для получения функций Tensor, а затем вызывая Estimator's model_fn для генерации графы модели на основе этих функций. Он восстанавливает заданный контрольный пункт (или, если его нет, последний контрольный пункт) в эту графу в новой сессии. Наконец, 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 словаря export_outputs, возвращённого из model_fn, с именами, использующими те же ключи. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывающий, какая подпись будет использоваться, когда запрос на обслуживание не указывает её. Для каждой подписи выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutputs, а входы всегда являются получателями ввода, 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 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 использоваться для экспорта одной графы обучения/оценки/предсказания как SavedModel. Смотрите 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 заданный каталог. (устарело)

Для подробного руководства см. SavedModel от Estimators..

Этот метод строит новую графу, сначала вызывая serving_input_receiver_fn для получения функций Tensor, а затем вызывая Estimator's model_fn для генерации графы модели на основе этих функций. Он восстанавливает заданный контрольный пункт (или, если его нет, последний контрольный пункт) в эту графу в новой сессии. Наконец, 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 в export_outputs словаре, возвращённом из model_fn, с именами, использующими те же ключи. Один из этих ключей всегда tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY, указывающий, какая подпись будет использоваться, когда запрос на обслуживание не указывает её. Для каждой подписи выходы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutputs, а входы всегда являются получателями ввода, 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 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, заданной 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 чередование двух выходных данных прогноза 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.

Оценщики могут быть использованы, когда включено нетерпеливое выполнение. 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 код input_fn с использованием tf.data обычно работает как в режиме графа, так и в нетерпеливом режиме.