Estimator guide

2019/03/12 22:36
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1,introduction

Estimator 会封装下列操作:

  • 训练
  • 评估
  • 预测
  • 导出以供使用

预创建的 Estimator,也可以编写自定义 Estimator。所有 Estimator(无论是预创建的还是自定义)都是基于 tf.estimator.Estimator 类的类

2,Estimator 的优势

  • 您可以在本地主机上或分布式多服务器环境中运行基于 Estimator 的模型,而无需更改模型。此外,您可以在 CPU、GPU 或 TPU 上运行基于 Estimator 的模型,而无需重新编码模型。
  • Estimator 简化了在模型开发者之间共享实现的过程。
  • 您可以使用高级直观代码开发先进的模型。简言之,采用 Estimator 创建模型通常比采用低阶 TensorFlow API 更简单。
  • Estimator 本身在 tf.layers 之上构建而成,可以简化自定义过程。
  • Estimator 会为您构建图。
  • Estimator 提供安全的分布式训练循环,可以控制如何以及何时:
    • 构建图
    • 初始化变量
    • 开始排队
    • 处理异常
    • 创建检查点文件并从故障中恢复
    • 保存 TensorBoard 的摘要

3,预创建的 Estimator

预创建的 Estimator 会为您创建和管理 GraphSession 对象

预创建的 Estimator 程序的结构

编写一个或多个数据集导入函数

def input_fn(dataset):
   ...  # manipulate dataset, extracting the feature dict and the label
   return feature_dict, label

定义特征列

以下代码段创建了三个存储整数或浮点数据的特征列。前两个特征列仅标识了特征的名称和类型。第三个特征列还指定了一个 lambda,该程序将调用此 lambda 来调节原始数据
# Define three numeric feature columns.
population = tf.feature_column.numeric_column('population')
crime_rate = tf.feature_column.numeric_column('crime_rate')
median_education = tf.feature_column.numeric_column('median_education',
                    normalizer_fn=lambda x: x - global_education_mean)

实例化相关的预创建的 Estimator

# Instantiate an estimator, passing the feature columns.
estimator = tf.estimator.LinearClassifier(
    feature_columns=[population, crime_rate, median_education],
    )

调用训练、评估或推理方法

# my_training_set is the function created in Step 1
estimator.train(input_fn=my_training_set, steps=2000)


4,自定义 Estimator

每个 Estimator(无论是预创建还是自定义)的核心都是其模型函数,这是一种为训练、评估和预测构建图的方法。如果您使用预创建的 Estimator,则有人已经实现了模型函数。如果您使用自定义 Estimator,则必须自行编写模型函数

 

5,从 Keras 模型创建 Estimator

您可以将现有的 Keras 模型转换为 Estimator。这样做之后,Keras 模型就可以利用 Estimator 的优势,例如分布式训练。调用 tf.keras.estimator.model_to_estimator

 

# Instantiate a Keras inception v3 model.
keras_inception_v3 = tf.keras.applications.inception_v3.InceptionV3(weights=None)
# Compile model with the optimizer, loss, and metrics you'd like to train with.
keras_inception_v3.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.0001, momentum=0.9),
                          loss='categorical_crossentropy',
                          metric='accuracy')
# Create an Estimator from the compiled Keras model. Note the initial model
# state of the keras model is preserved in the created Estimator.
est_inception_v3 = tf.keras.estimator.model_to_estimator(keras_model=keras_inception_v3)

# Treat the derived Estimator as you would with any other Estimator.
# First, recover the input name(s) of Keras model, so we can use them as the
# feature column name(s) of the Estimator input function:
keras_inception_v3.input_names  # print out: ['input_1']
# Once we have the input name(s), we can create the input function, for example,
# for input(s) in the format of numpy ndarray:
train_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"input_1": train_data},
    y=train_labels,
    num_epochs=1,
    shuffle=False)
# To train, we call Estimator's train function:
est_inception_v3.train(input_fn=train_input_fn, steps=2000)

 

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