 Zobacz na TensorFlow.org |  Uruchom w Google Colab |  Wyświetl źródło na GitHub |  Pobierz notatnik |
Przegląd
Możesz użyć niestandardowych estymatorów do tworzenia dowolnie monotonicznych modeli przy użyciu warstw TFL. Ten przewodnik przedstawia kroki potrzebne do stworzenia takich estymatorów.
Ustawiać
Instalowanie pakietu TF Lattice:
pip install tensorflow-lattice
Importowanie wymaganych pakietów:
import tensorflow as tf
import logging
import numpy as np
import pandas as pd
import sys
import tensorflow_lattice as tfl
from tensorflow import feature_column as fc
from tensorflow_estimator.python.estimator.canned import optimizers
from tensorflow_estimator.python.estimator.head import binary_class_head
logging.disable(sys.maxsize)
Pobieranie zbioru danych UCI Statlog (Heart):
csv_file = tf.keras.utils.get_file(
'heart.csv', 'http://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/heart.csv')
df = pd.read_csv(csv_file)
target = df.pop('target')
train_size = int(len(df) * 0.8)
train_x = df[:train_size]
train_y = target[:train_size]
test_x = df[train_size:]
test_y = target[train_size:]
df.head()
Ustawianie wartości domyślnych używanych do szkolenia w tym przewodniku:
LEARNING_RATE = 0.1
BATCH_SIZE = 128
NUM_EPOCHS = 1000
Kolumny funkcji
Jak dla każdego innego TF estymatora danych potrzeby być przekazane do estymatora, który jest zazwyczaj poprzez input_fn i analizowany za pomocą FeatureColumns .
# Feature columns.
# - age
# - sex
# - ca number of major vessels (0-3) colored by flourosopy
# - thal 3 = normal; 6 = fixed defect; 7 = reversable defect
feature_columns = [
fc.numeric_column('age', default_value=-1),
fc.categorical_column_with_vocabulary_list('sex', [0, 1]),
fc.numeric_column('ca'),
fc.categorical_column_with_vocabulary_list(
'thal', ['normal', 'fixed', 'reversible']),
]
Zauważ, że kategoryczne funkcje nie muszą być opakowane przez gęstą kolumnę funkcji, ponieważ tfl.laysers.CategoricalCalibration warstwa może bezpośrednio spożywać indeksy kategorii.
Tworzenie input_fn
Podobnie jak w przypadku każdego innego estymatora, możesz użyć input_fn, aby przesłać dane do modelu w celu uczenia i oceny.
train_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.pandas_input_fn(
x=train_x,
y=train_y,
shuffle=True,
batch_size=BATCH_SIZE,
num_epochs=NUM_EPOCHS,
num_threads=1)
test_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.pandas_input_fn(
x=test_x,
y=test_y,
shuffle=False,
batch_size=BATCH_SIZE,
num_epochs=1,
num_threads=1)
Tworzenie modelu_fn
Istnieje kilka sposobów tworzenia niestandardowego estymatora. Tutaj będziemy budować model_fn który wywołuje model Keras na analizowany tensorów wejściowych. Do analizowania cech wejściowych, można użyć tf.feature_column.input_layer , tf.keras.layers.DenseFeatures lub tfl.estimators.transform_features . Jeśli użyjesz tego ostatniego, nie będziesz musiał owijać cech kategorialnych gęstymi kolumnami cech, a wynikowe tensory nie będą łączone, co ułatwia korzystanie z cech w warstwach kalibracyjnych.
Aby skonstruować model, możesz mieszać i dopasowywać warstwy TFL lub dowolne inne warstwy Keras. Tutaj tworzymy skalibrowany model sieci Keras z warstw TFL i nakładamy kilka ograniczeń monotoniczności. Następnie używamy modelu Keras do tworzenia niestandardowego estymatora.
def model_fn(features, labels, mode, config):
"""model_fn for the custom estimator."""
del config
input_tensors = tfl.estimators.transform_features(features, feature_columns)
inputs = {
key: tf.keras.layers.Input(shape=(1,), name=key) for key in input_tensors
}
lattice_sizes = [3, 2, 2, 2]
lattice_monotonicities = ['increasing', 'none', 'increasing', 'increasing']
lattice_input = tf.keras.layers.Concatenate(axis=1)([
tfl.layers.PWLCalibration(
input_keypoints=np.linspace(10, 100, num=8, dtype=np.float32),
# The output range of the calibrator should be the input range of
# the following lattice dimension.
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[0] - 1.0,
monotonicity='increasing',
)(inputs['age']),
tfl.layers.CategoricalCalibration(
# Number of categories including any missing/default category.
num_buckets=2,
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[1] - 1.0,
)(inputs['sex']),
tfl.layers.PWLCalibration(
input_keypoints=[0.0, 1.0, 2.0, 3.0],
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[0] - 1.0,
# You can specify TFL regularizers as tuple
# ('regularizer name', l1, l2).
kernel_regularizer=('hessian', 0.0, 1e-4),
monotonicity='increasing',
)(inputs['ca']),
tfl.layers.CategoricalCalibration(
num_buckets=3,
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[1] - 1.0,
# Categorical monotonicity can be partial order.
# (i, j) indicates that we must have output(i) <= output(j).
# Make sure to set the lattice monotonicity to 'increasing' for this
# dimension.
monotonicities=[(0, 1), (0, 2)],
)(inputs['thal']),
])
output = tfl.layers.Lattice(
lattice_sizes=lattice_sizes, monotonicities=lattice_monotonicities)(
lattice_input)
training = (mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=output)
logits = model(input_tensors, training=training)
if training:
optimizer = optimizers.get_optimizer_instance_v2('Adagrad', LEARNING_RATE)
else:
optimizer = None
head = binary_class_head.BinaryClassHead()
return head.create_estimator_spec(
features=features,
mode=mode,
labels=labels,
optimizer=optimizer,
logits=logits,
trainable_variables=model.trainable_variables,
update_ops=model.updates)
Szkolenie i Estymator
Korzystanie z model_fn możemy tworzyć i trenowania estymatora.
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn)
estimator.train(input_fn=train_input_fn)
results = estimator.evaluate(input_fn=test_input_fn)
print('AUC: {}'.format(results['auc']))
2021-09-30 20:51:11.094402: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:271] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected AUC: 0.5946115255355835