Trénování modelů s Estimators API

Úvod do TensorFlow v Pythonu

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Co je Estimators API?

Vysokoúrovňový submodul
Méně flexibilní
Prosazuje osvědčené postupy
Rychlejší nasazení
Mnoho předpřipravených modelů

Obrázek zobrazuje schéma Estimators API a jeho vztah k nižším úrovním API.

¹ Image taken from https://www.tensorflow.org/guide/premade_estimators

Specifikace modelu a trénování

Definování sloupců příznaků
Načítání a transformace dat
Definování estimátoru
Aplikování operace trénování

Definování sloupců příznaků

# 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"])

Definování sloupců příznaků

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

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

Načítání a transformace dat

# 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

Definování a trénování regresního estimátoru

# 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)

Definování a trénování hluboké neuronové sítě

# 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

Pojďme procvičovat!

Úvod do TensorFlow v Pythonu