Навчання моделей з Estimators API

Вступ до TensorFlow на Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Що таке Estimators API?

Високорівневий підмодуль
Менша гнучкість
Дотримання кращих практик
Швидше розгортання
Багато готових моделей

На цій діаграмі показано схему Estimators API та його зв'язок із нижчорівневими API.

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

Специфікація моделі та навчання

Визначте стовпці ознак
Завантажте й перетворіть дані
Задайте estimator
Запустіть тренування

Визначення стовпців ознак

# 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"])

Визначення стовпців ознак

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

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

Завантаження й перетворення даних

# 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

Задати й натренувати регресійний estimator

# 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)

Задати й натренувати глибоку нейронну мережу

# 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

Давайте потренуємось!

Вступ до TensorFlow на Python