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TensorFlow 1 में, प्रशिक्षण के व्यवहार को अनुकूलित करने के लिए, आप tf.estimator.SessionRunHook
के साथ tf.estimator.Estimator
का उपयोग करते हैं। यह मार्गदर्शिका दर्शाती है कि tf.keras.callbacks.Callback
API के साथ SessionRunHook
से TensorFlow 2 के कस्टम कॉलबैक में माइग्रेट कैसे करें, जो प्रशिक्षण के लिए Model.fit
के साथ काम करता है (साथ ही Model.evaluate
और Model.predict
)। आप सीखेंगे कि प्रशिक्षण के दौरान प्रति सेकंड उदाहरणों को मापने वाले एक SessionRunHook
और एक Callback
कार्य को लागू करके यह कैसे करना है।
कॉलबैक के उदाहरण चेकपॉइंट सेविंग ( tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint
) और TensorBoard सारांश लेखन हैं। केरस कॉलबैक ऐसी वस्तुएं हैं जिन्हें प्रशिक्षण/मूल्यांकन/भविष्यवाणी के दौरान विभिन्न बिंदुओं पर बिल्ट-इन Model.fit
/ Model.evaluate
/ Model.predict
एपीआई में बुलाया जाता है। आप tf.keras.callbacks.Callback
API डॉक्स में कॉलबैक के बारे में अधिक जान सकते हैं, साथ ही साथ अपने स्वयं के कॉलबैक लिखना और अंतर्निहित विधियों ( कॉलबैक का उपयोग करना अनुभाग) गाइड के साथ प्रशिक्षण और मूल्यांकन कर सकते हैं।
सेट अप
प्रदर्शन उद्देश्यों के लिए आयात और एक साधारण डेटासेट से शुरू करें:
import tensorflow as tf
import tensorflow.compat.v1 as tf1
import time
from datetime import datetime
from absl import flags
features = [[1., 1.5], [2., 2.5], [3., 3.5]]
labels = [[0.3], [0.5], [0.7]]
eval_features = [[4., 4.5], [5., 5.5], [6., 6.5]]
eval_labels = [[0.8], [0.9], [1.]]
TensorFlow 1: tf.estimator APIs के साथ एक कस्टम सेशनरनहुक बनाएं
निम्नलिखित TensorFlow 1 उदाहरण दिखाते हैं कि प्रशिक्षण के दौरान प्रति सेकंड उदाहरणों को मापने के लिए एक कस्टम SessionRunHook
कैसे सेट किया जाए। हुक ( LoggerHook
) बनाने के बाद, इसे tf.estimator.Estimator.train
के hooks
पैरामीटर में पास करें।
def _input_fn():
return tf1.data.Dataset.from_tensor_slices(
(features, labels)).batch(1).repeat(100)
def _model_fn(features, labels, mode):
logits = tf1.layers.Dense(1)(features)
loss = tf1.losses.mean_squared_error(labels=labels, predictions=logits)
optimizer = tf1.train.AdagradOptimizer(0.05)
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=tf1.train.get_global_step())
return tf1.estimator.EstimatorSpec(mode, loss=loss, train_op=train_op)
class LoggerHook(tf1.train.SessionRunHook):
"""Logs loss and runtime."""
def begin(self):
self._step = -1
self._start_time = time.time()
self.log_frequency = 10
def before_run(self, run_context):
self._step += 1
def after_run(self, run_context, run_values):
if self._step % self.log_frequency == 0:
current_time = time.time()
duration = current_time - self._start_time
self._start_time = current_time
examples_per_sec = self.log_frequency / duration
print('Time:', datetime.now(), ', Step #:', self._step,
', Examples per second:', examples_per_sec)
estimator = tf1.estimator.Estimator(model_fn=_model_fn)
# Begin training.
estimator.train(_input_fn, hooks=[LoggerHook()])
INFO:tensorflow:Using default config. WARNING:tensorflow:Using temporary folder as model directory: /tmp/tmpe4lxk_r8 INFO:tensorflow:Using config: {'_model_dir': '/tmp/tmpe4lxk_r8', '_tf_random_seed': None, '_save_summary_steps': 100, '_save_checkpoints_steps': None, '_save_checkpoints_secs': 600, '_session_config': allow_soft_placement: true graph_options { rewrite_options { meta_optimizer_iterations: ONE } } , '_keep_checkpoint_max': 5, '_keep_checkpoint_every_n_hours': 10000, '_log_step_count_steps': 100, '_train_distribute': None, '_device_fn': None, '_protocol': None, '_eval_distribute': None, '_experimental_distribute': None, '_experimental_max_worker_delay_secs': None, '_session_creation_timeout_secs': 7200, '_checkpoint_save_graph_def': True, '_service': None, '_cluster_spec': ClusterSpec({}), '_task_type': 'worker', '_task_id': 0, '_global_id_in_cluster': 0, '_master': '', '_evaluation_master': '', '_is_chief': True, '_num_ps_replicas': 0, '_num_worker_replicas': 1} WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/training_util.py:236: Variable.initialized_value (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use Variable.read_value. Variables in 2.X are initialized automatically both in eager and graph (inside tf.defun) contexts. INFO:tensorflow:Calling model_fn. WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/adagrad.py:77: calling Constant.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor INFO:tensorflow:Done calling model_fn. INFO:tensorflow:Create CheckpointSaverHook. INFO:tensorflow:Graph was finalized. INFO:tensorflow:Running local_init_op. INFO:tensorflow:Done running local_init_op. INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 0... INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 0 into /tmp/tmpe4lxk_r8/model.ckpt. INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 0... Time: 2021-10-26 01:34:53.978329 , Step #: 0 , Examples per second: 6.5659573368942015 INFO:tensorflow:loss = 0.272405, step = 0 Time: 2021-10-26 01:34:54.010834 , Step #: 10 , Examples per second: 307.6243353258279 Time: 2021-10-26 01:34:54.020112 , Step #: 20 , Examples per second: 1077.700865900974 Time: 2021-10-26 01:34:54.029483 , Step #: 30 , Examples per second: 1067.1171606665819 Time: 2021-10-26 01:34:54.039412 , Step #: 40 , Examples per second: 1007.1566814743667 Time: 2021-10-26 01:34:54.048087 , Step #: 50 , Examples per second: 1152.756355641061 Time: 2021-10-26 01:34:54.056877 , Step #: 60 , Examples per second: 1137.6234777184084 Time: 2021-10-26 01:34:54.066122 , Step #: 70 , Examples per second: 1081.6752630493088 Time: 2021-10-26 01:34:54.074645 , Step #: 80 , Examples per second: 1173.2647067050827 Time: 2021-10-26 01:34:54.083555 , Step #: 90 , Examples per second: 1122.3118912554853 INFO:tensorflow:global_step/sec: 866.456 Time: 2021-10-26 01:34:54.094488 , Step #: 100 , Examples per second: 914.6685275645499 INFO:tensorflow:loss = 0.00072448375, step = 100 (0.116 sec) Time: 2021-10-26 01:34:54.104045 , Step #: 110 , Examples per second: 1046.3525009355121 Time: 2021-10-26 01:34:54.112493 , Step #: 120 , Examples per second: 1183.7949817956028 Time: 2021-10-26 01:34:54.120903 , Step #: 130 , Examples per second: 1189.0301913536498 Time: 2021-10-26 01:34:54.129681 , Step #: 140 , Examples per second: 1139.106488145352 Time: 2021-10-26 01:34:54.138138 , Step #: 150 , Examples per second: 1182.5933966786026 Time: 2021-10-26 01:34:54.146595 , Step #: 160 , Examples per second: 1182.4933746828306 Time: 2021-10-26 01:34:54.155248 , Step #: 170 , Examples per second: 1155.551147477753 Time: 2021-10-26 01:34:54.163869 , Step #: 180 , Examples per second: 1159.993362464738 Time: 2021-10-26 01:34:54.172881 , Step #: 190 , Examples per second: 1109.5455266917095 INFO:tensorflow:global_step/sec: 1129.39 Time: 2021-10-26 01:34:54.183226 , Step #: 200 , Examples per second: 966.6745027541543 INFO:tensorflow:loss = 0.004354417, step = 200 (0.088 sec) Time: 2021-10-26 01:34:54.192698 , Step #: 210 , Examples per second: 1055.8082867643357 Time: 2021-10-26 01:34:54.201008 , Step #: 220 , Examples per second: 1203.288865937975 Time: 2021-10-26 01:34:54.209423 , Step #: 230 , Examples per second: 1188.3900946336487 Time: 2021-10-26 01:34:54.218621 , Step #: 240 , Examples per second: 1087.1987350631173 Time: 2021-10-26 01:34:54.227779 , Step #: 250 , Examples per second: 1091.9538673817397 Time: 2021-10-26 01:34:54.236563 , Step #: 260 , Examples per second: 1138.4571955919873 Time: 2021-10-26 01:34:54.244876 , Step #: 270 , Examples per second: 1202.9437577078613 Time: 2021-10-26 01:34:54.253524 , Step #: 280 , Examples per second: 1156.2838396647737 Time: 2021-10-26 01:34:54.262094 , Step #: 290 , Examples per second: 1166.8671581582973 INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 300... INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 300 into /tmp/tmpe4lxk_r8/model.ckpt. INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 300... INFO:tensorflow:Loss for final step: 0.0026133624. <tensorflow_estimator.python.estimator.estimator.Estimator at 0x7f9750e2efd0>
TensorFlow 2: Model.fit के लिए एक कस्टम Keras कॉलबैक बनाएं
TensorFlow 2 में, जब आप प्रशिक्षण/मूल्यांकन के लिए अंतर्निहित Model.fit
(या Model.evaluate
) का उपयोग करते हैं, तो आप एक कस्टम tf.keras.callbacks.Callback
कॉन्फ़िगर कर सकते हैं, जिसे आप Model.fit
के callbacks
पैरामीटर में पास करते हैं। Model.fit
(या Model.evaluate
)। ( अपनी खुद की कॉलबैक गाइड लिखने में और जानें।)
नीचे दिए गए उदाहरण में, आप एक कस्टम tf.keras.callbacks.Callback
जो विभिन्न मीट्रिक लॉग करता है—यह प्रति सेकंड उदाहरणों को मापेगा, जो पिछले SessionRunHook
उदाहरण में मीट्रिक के साथ तुलनीय होना चाहिए।
class CustomCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_train_begin(self, logs = None):
self._step = -1
self._start_time = time.time()
self.log_frequency = 10
def on_train_batch_begin(self, batch, logs = None):
self._step += 1
def on_train_batch_end(self, batch, logs = None):
if self._step % self.log_frequency == 0:
current_time = time.time()
duration = current_time - self._start_time
self._start_time = current_time
examples_per_sec = self.log_frequency / duration
print('Time:', datetime.now(), ', Step #:', self._step,
', Examples per second:', examples_per_sec)
callback = CustomCallback()
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
(features, labels)).batch(1).repeat(100)
model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1)])
optimizer = tf.keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.05)
model.compile(optimizer, "mse")
# Begin training.
result = model.fit(dataset, callbacks=[callback], verbose = 0)
# Provide the results of training metrics.
result.history
Time: 2021-10-26 01:34:54.545193 , Step #: 0 , Examples per second: 47.66297875435231 Time: 2021-10-26 01:34:54.558176 , Step #: 10 , Examples per second: 770.1198979123442 Time: 2021-10-26 01:34:54.570778 , Step #: 20 , Examples per second: 793.5191176192368 Time: 2021-10-26 01:34:54.583033 , Step #: 30 , Examples per second: 815.9807011400335 Time: 2021-10-26 01:34:54.595632 , Step #: 40 , Examples per second: 793.6993093007853 Time: 2021-10-26 01:34:54.607942 , Step #: 50 , Examples per second: 812.3458320421444 Time: 2021-10-26 01:34:54.619847 , Step #: 60 , Examples per second: 840.0368515922291 Time: 2021-10-26 01:34:54.632529 , Step #: 70 , Examples per second: 788.4919351806594 Time: 2021-10-26 01:34:54.646415 , Step #: 80 , Examples per second: 720.1881900444719 Time: 2021-10-26 01:34:54.659728 , Step #: 90 , Examples per second: 751.1154886194731 Time: 2021-10-26 01:34:54.672811 , Step #: 100 , Examples per second: 764.3517877318949 Time: 2021-10-26 01:34:54.685740 , Step #: 110 , Examples per second: 773.5000461041955 Time: 2021-10-26 01:34:54.698443 , Step #: 120 , Examples per second: 787.2192192192192 Time: 2021-10-26 01:34:54.711277 , Step #: 130 , Examples per second: 779.161449722279 Time: 2021-10-26 01:34:54.725101 , Step #: 140 , Examples per second: 723.355408388521 Time: 2021-10-26 01:34:54.738438 , Step #: 150 , Examples per second: 749.7861994994637 Time: 2021-10-26 01:34:54.752388 , Step #: 160 , Examples per second: 716.8280010937927 Time: 2021-10-26 01:34:54.765563 , Step #: 170 , Examples per second: 759.0538755270826 Time: 2021-10-26 01:34:54.779201 , Step #: 180 , Examples per second: 733.295569775167 Time: 2021-10-26 01:34:54.792040 , Step #: 190 , Examples per second: 778.8865366759517 Time: 2021-10-26 01:34:54.804998 , Step #: 200 , Examples per second: 771.664274938367 Time: 2021-10-26 01:34:54.818003 , Step #: 210 , Examples per second: 768.9762393663831 Time: 2021-10-26 01:34:54.831546 , Step #: 220 , Examples per second: 738.3428098649814 Time: 2021-10-26 01:34:54.845028 , Step #: 230 , Examples per second: 741.7245525924878 Time: 2021-10-26 01:34:54.858053 , Step #: 240 , Examples per second: 767.7375896910236 Time: 2021-10-26 01:34:54.871158 , Step #: 250 , Examples per second: 763.0585624101734 Time: 2021-10-26 01:34:54.883612 , Step #: 260 , Examples per second: 802.922010796738 Time: 2021-10-26 01:34:54.896472 , Step #: 270 , Examples per second: 777.6301981941895 Time: 2021-10-26 01:34:54.909765 , Step #: 280 , Examples per second: 752.2740561384629 Time: 2021-10-26 01:34:54.922856 , Step #: 290 , Examples per second: 763.8645759347284 {'loss': [0.33093082904815674]}
अगले कदम
इसमें कॉलबैक के बारे में और जानें:
- एपीआई डॉक्स:
tf.keras.callbacks.Callback
- गाइड: अपना खुद का कॉलबैक लिखना
- गाइड: अंतर्निहित विधियों के साथ प्रशिक्षण और मूल्यांकन ( कॉलबैक का उपयोग करना अनुभाग)
आपको निम्न माइग्रेशन-संबंधी संसाधन भी उपयोगी लग सकते हैं:
- अर्ली स्टॉपिंग माइग्रेशन गाइड :
tf.keras.callbacks.EarlyStopping
एक बिल्ट-इन अर्ली स्टॉपिंग कॉलबैक है। - TensorBoard माइग्रेशन गाइड : TensorBoard मेट्रिक्स को ट्रैक करने और प्रदर्शित करने में सक्षम बनाता है
- लॉगिंग टेंसरहुक और स्टॉपएटस्टेपहुक से केरस कॉलबैक माइग्रेशन गाइड