Huấn luyện mô hình với Estimators API

Nhập môn TensorFlow bằng Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Estimators API là gì?

Tiểu mô-đun cấp cao
Ít linh hoạt hơn
Áp dụng thực hành tốt
Triển khai nhanh hơn
Nhiều mô hình dựng sẵn

Hình minh họa sơ đồ Estimators API và mối liên hệ với các API cấp thấp hơn.

¹ Ảnh từ https://www.tensorflow.org/guide/premade_estimators

Đặc tả mô hình và huấn luyện

Định nghĩa cột đặc trưng
Tải và biến đổi dữ liệu
Định nghĩa bộ ước lượng
Huấn luyện mô hình

Định nghĩa cột đặc trưng

# Import tensorflow under its standard alias
import tensorflow as tf

# Define a numeric feature column
size = tf.feature_column.numeric_column("size")

# Define a categorical feature column
rooms = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list("rooms",\
["1", "2", "3", "4", "5"])

Định nghĩa cột đặc trưng

# Create feature column list
features_list = [size, rooms]

# Define a matrix feature column
features_list = [tf.feature_column.numeric_column('image', shape=(784,))]

Tải và biến đổi dữ liệu

# Define input data function
def input_fn():
    # Define feature dictionary
    features = {"size": [1340, 1690, 2720], "rooms": [1, 3, 4]}
    # Define labels
    labels = [221900, 538000, 180000]
    return features, labels

Định nghĩa và huấn luyện bộ ước lượng hồi quy

# Define a deep neural network regression
model0 = tf.estimator.DNNRegressor(feature_columns=feature_list,\
    hidden_units=[10, 6, 6, 3])

# Train the regression model
model0.train(input_fn, steps=20)

Định nghĩa và huấn luyện mạng nơ-ron sâu

# Define a deep neural network classifier
model1 = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_list,\ 
   hidden_units=[32, 16, 8], n_classes=4)

# Train the classifier
model1.train(input_fn, steps=20)

https://www.tensorflow.org/guide/estimators

Ayo berlatih!

Nhập môn TensorFlow bằng Python