Estimators API के साथ मॉडल ट्रेनिंग

Python में TensorFlow परिचय

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Estimators API क्या है?

हाई-लेवल सबमॉड्यूल
कम लचीला
सर्वोत्तम प्रैक्टिस लागू करता है
तेज़ डिप्लॉयमेंट
कई प्रीमेड मॉडल

यह छवि Estimators API का स्कीमैटिक और लोअर-लेवल APIs से उसका संबंध दिखाती है.

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

मॉडल स्पेसिफिकेशन और ट्रेनिंग

फीचर कॉलम परिभाषित करें
डेटा लोड करें और ट्रांसफॉर्म करें
एक estimator परिभाषित करें
train ऑपरेशन चलाएँ

फीचर कॉलम परिभाषित करना

# 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"])

फीचर कॉलम परिभाषित करना

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

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

डेटा लोड और ट्रांसफॉर्म करना

# 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

रेग्रेशन estimator परिभाषित करें और ट्रेन करें

# 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)

डीप न्यूरल नेटवर्क परिभाषित करें और ट्रेन करें

# 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

अभ्यास करते हैं!

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