tf.estimator.LinearClassifier

Модель линейного классификатора.

Наследуется от: Estimator, Estimator

tf.estimator.LinearClassifier(
    feature_columns,
    model_dir=None,
    n_classes=2,
    weight_column=None,
    label_vocabulary=None,
    optimizer='Ftrl',
    config=None,
    warm_start_from=None,
    loss_reduction=tf.losses.Reduction.SUM_OVER_BATCH_SIZE,
    sparse_combiner='sum'
)

Обучает линейную модель для классификации экземпляров в один из нескольких возможных классов. При количестве возможных классов 2, это бинарная классификация.

Пример:

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(...)

# Estimator using the default optimizer.
estimator = tf.estimator.LinearClassifier(
    feature_columns=[categorical_column_a,
                     categorical_feature_a_x_categorical_feature_b])

# Or estimator using the FTRL optimizer with regularization.
estimator = tf.estimator.LinearClassifier(
    feature_columns=[categorical_column_a,
                     categorical_feature_a_x_categorical_feature_b],
    optimizer=tf.keras.optimizers.Ftrl(
      learning_rate=0.1,
      l1_regularization_strength=0.001
    ))

# Or estimator using an optimizer with a learning rate decay.
estimator = tf.estimator.LinearClassifier(
    feature_columns=[categorical_column_a,
                     categorical_feature_a_x_categorical_feature_b],
    optimizer=lambda: tf.keras.optimizers.Ftrl(
        learning_rate=tf.exponential_decay(
            learning_rate=0.1,
            global_step=tf.get_global_step(),
            decay_steps=10000,
            decay_rate=0.96))

# Or estimator with warm-starting from a previous checkpoint.
estimator = tf.estimator.LinearClassifier(
    feature_columns=[categorical_column_a,
                     categorical_feature_a_x_categorical_feature_b],
    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)

Вход train и evaluate должен иметь следующие особенности, в противном случае возникнет KeyError:

• если weight_column не является None, признак с key=weight_column, значение которого является Tensor.
• для каждого column в feature_columns:
  • если column является SparseColumn, признак с key=column.name значением value SparseTensor.
  • если column является WeightedSparseColumn, два признака: первый с key именем столбца идентификатора, второй с key именем столбца веса. Значение обоих признаков должно быть SparseTensor.
  • если column является RealValuedColumn, признак с key=column.name, значение которого является Tensor.

Функция потерь рассчитывается с использованием софтмакс-перекрестной энтропии.

Методы

eval_dir

Просмотреть исходный код

eval_dir(
    name=None
)

Показывает имя директории, в которую выгружаются метрики оценки.

evaluate

Просмотреть исходный код

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

Оценивает модель, используя данные оценки input_fn.

Для каждого шага вызывает input_fn, который возвращает одну партию данных. Оценка выполняется до:

• steps партий обработаны, 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 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, если его нет, 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, создаётся каталог экспорта с отметкой времени ниже export_dir_base, и в него записывается SavedModel , содержащий tf.MetaGraphDef для данного режима и его связанных подписей.

Для предсказания экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента словаря export_outputs, возвращаемого 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 обслуживаться, когда запрос обслуживания не указывает её. Для каждой подписи выводы предоставляются соответствующими tf.estimator.export.ExportOutputs, а входные данные всегда являются входными приемниками, предоставленными serving_input_receiver_fn.

Для обучения и оценки train_op сохраняется в дополнительном наборе, а потеря, метрики и прогнозы включаются в SignatureDef для рассматриваемого 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 — 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 в формате 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, если его нет, последний контрольный пункт) в эту графу в новой сессии. Наконец, он создаёт каталог экспорта с отметкой времени ниже заданного export_dir_base, и записывает в него SavedModel , содержащий одну tf.MetaGraphDef , сохранённую из этой сессии.

Экспортированный MetaGraphDef предоставит по одному SignatureDef для каждого элемента словаря export_outputs , возвращаемого 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 обслуживаться, когда запрос обслуживания не указывает её. Для каждой подписи выводы 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 — 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. Смотрите experimental_export_all_saved_models для полной документации.

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 последнего сохранённого контрольного пункта 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 результатов предсказания 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 использоваться при включенном eager-выполнении. Обратите внимание, что input_fn и все обработчики запускаются внутри контекста графа, поэтому они должны быть написаны таким образом, чтобы быть совместимыми с режимом графа. Обратите внимание, что input_fn код, использующий tf.data, как правило, работает как в режиме графа, так и в eager-режиме.