FaceSSD निष्पक्षता संकेतक उदाहरण Colab

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गिटहब पर देखें

नोटबुक डाउनलोड करें

अवलोकन

इस गतिविधि में, आप इस्तेमाल करेंगे निष्पक्षता संकेतक पता लगाने के लिए जंगली डेटासेट में लेबल किए गए चेहरे पर FaceSSD भविष्यवाणियों । निष्पक्षता संकेतक के ऊपर एक बने उपकरणों का एक सूट है TensorFlow मॉडल विश्लेषण है कि उत्पाद पाइपलाइनों में निष्पक्षता मैट्रिक्स की नियमित मूल्यांकन सक्षम करें।

डेटासेट के बारे में

इस अभ्यास में, आप FaceSSD भविष्यवाणी डेटासेट, लगभग 200k भिन्न छवि पूर्वानुमानों और FaceSSD API द्वारा उत्पन्न जमीनी सच्चाई के साथ काम करेंगे।

टूल्स के बारे में

TensorFlow मॉडल विश्लेषण दोनों TensorFlow और गैर TensorFlow मशीन शिक्षण मॉडल के मूल्यांकन के लिए एक पुस्तकालय है। यह उपयोगकर्ताओं को वितरित तरीके से बड़ी मात्रा में डेटा पर अपने मॉडल का मूल्यांकन करने, डेटा के विभिन्न स्लाइस पर इन-ग्राफ और अन्य मीट्रिक की गणना करने और नोटबुक में विज़ुअलाइज़ करने की अनुमति देता है।

TensorFlow डेटा मान्यता एक उपकरण है कि आप अपने डेटा का विश्लेषण करने का उपयोग कर सकते है। आप इसका उपयोग अपने डेटा में संभावित समस्याओं का पता लगाने के लिए कर सकते हैं, जैसे लापता मान और डेटा असंतुलन, जिससे निष्पक्षता असमानताएं हो सकती हैं।

साथ निष्पक्षता संकेतक , उन में सक्षम हो जाएगा:

उपयोगकर्ताओं के परिभाषित समूहों में विभाजित मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करें
विश्वास अंतराल के साथ परिणामों के बारे में आश्वस्त महसूस करें और कई थ्रेसहोल्ड पर मूल्यांकन करें

आयात कर रहा है

Fairness_indicators लाइब्रेरी को स्थापित करने के लिए निम्न कोड चलाएँ। इस पैकेज में वे उपकरण शामिल हैं जिनका उपयोग हम इस अभ्यास में करेंगे। पुनरारंभ रनटाइम का अनुरोध किया जा सकता है लेकिन यह आवश्यक नहीं है।

pip install -q -U pip==20.2
pip install fairness-indicators

import os
import tempfile
import apache_beam as beam
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime

import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
import tensorflow_model_analysis as tfma
import tensorflow_data_validation as tfdv
from tensorflow_model_analysis.addons.fairness.post_export_metrics import fairness_indicators
from tensorflow_model_analysis.addons.fairness.view import widget_view
from tensorflow_model_analysis.model_agnostic_eval import model_agnostic_predict as agnostic_predict
from tensorflow_model_analysis.model_agnostic_eval import model_agnostic_evaluate_graph
from tensorflow_model_analysis.model_agnostic_eval import model_agnostic_extractor

from witwidget.notebook.visualization import WitConfigBuilder
from witwidget.notebook.visualization import WitWidget

डेटा डाउनलोड करें और समझें

जंगली में लेबल चेहरे चेहरा सत्यापन, यह भी जोड़ी मिलान के रूप में जाना के लिए एक सार्वजनिक बेंचमार्क डाटासेट है। LFW में वेब से एकत्रित चेहरों की 13,000 से अधिक छवियां शामिल हैं।

हमने इस डेटासेट पर फेसएसएसडी भविष्यवाणियों को यह अनुमान लगाने के लिए चलाया कि किसी दिए गए चित्र में कोई चेहरा मौजूद है या नहीं। इस Colab में, हम यह देखने के लिए लिंग के अनुसार डेटा को स्लाइस करेंगे कि क्या विभिन्न लिंग समूहों के लिए मॉडल प्रदर्शन के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर है।

यदि किसी छवि में एक से अधिक चेहरे हैं, तो लिंग को "मिसिंग" के रूप में लेबल किया जाता है।

हमने सुविधा के लिए डेटासेट को Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर होस्ट किया है। GCP से डेटा डाउनलोड करने के लिए निम्न कोड चलाएँ, डेटा को डाउनलोड करने और विश्लेषण करने में लगभग एक मिनट का समय लगेगा।

data_location = tf.keras.utils.get_file('lfw_dataset.tf', 'https://storage.googleapis.com/facessd_dataset/lfw_dataset.tfrecord')

stats = tfdv.generate_statistics_from_tfrecord(data_location=data_location)
tfdv.visualize_statistics(stats)

Downloading data from https://storage.googleapis.com/facessd_dataset/lfw_dataset.tfrecord
200835072/200828483 [==============================] - 1s 0us/step
WARNING:apache_beam.runners.interactive.interactive_environment:Dependencies required for Interactive Beam PCollection visualization are not available, please use: `pip install apache-beam[interactive]` to install necessary dependencies to enable all data visualization features.
WARNING:apache_beam.io.tfrecordio:Couldn't find python-snappy so the implementation of _TFRecordUtil._masked_crc32c is not as fast as it could be.
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_data_validation/utils/stats_util.py:247: tf_record_iterator (from tensorflow.python.lib.io.tf_record) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use eager execution and: 
`tf.data.TFRecordDataset(path)`
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_data_validation/utils/stats_util.py:247: tf_record_iterator (from tensorflow.python.lib.io.tf_record) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use eager execution and: 
`tf.data.TFRecordDataset(path)`

स्थिरांक को परिभाषित करना

BASE_DIR = tempfile.gettempdir()

tfma_eval_result_path = os.path.join(BASE_DIR, 'tfma_eval_result')

compute_confidence_intervals = True

slice_key = 'object/groundtruth/Gender'
label_key = 'object/groundtruth/face'
prediction_key = 'object/prediction/face'

feature_map = {
    slice_key:
        tf.io.FixedLenFeature([], tf.string, default_value=['none']),
    label_key:
        tf.io.FixedLenFeature([], tf.float32, default_value=[0.0]),
    prediction_key:
        tf.io.FixedLenFeature([], tf.float32, default_value=[0.0]),
}

TFMA के लिए मॉडल अज्ञेय विन्यास

model_agnostic_config = agnostic_predict.ModelAgnosticConfig(
    label_keys=[label_key],
    prediction_keys=[prediction_key],
    feature_spec=feature_map)

model_agnostic_extractors = [
    model_agnostic_extractor.ModelAgnosticExtractor(
        model_agnostic_config=model_agnostic_config, desired_batch_size=3),
    tfma.extractors.slice_key_extractor.SliceKeyExtractor(
          [tfma.slicer.SingleSliceSpec(),
           tfma.slicer.SingleSliceSpec(columns=[slice_key])])
]

फेयरनेस कॉलबैक और कंप्यूटिंग फेयरनेस मेट्रिक्स

# Helper class for counting examples in beam PCollection
class CountExamples(beam.CombineFn):
    def __init__(self, message):
      self.message = message

    def create_accumulator(self):
      return 0

    def add_input(self, current_sum, element):
      return current_sum + 1

    def merge_accumulators(self, accumulators): 
      return sum(accumulators)

    def extract_output(self, final_sum):
      if final_sum:
        print("%s: %d"%(self.message, final_sum))

metrics_callbacks = [
  tfma.post_export_metrics.fairness_indicators(
      thresholds=[0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9],
      labels_key=label_key,
      target_prediction_keys=[prediction_key]),
  tfma.post_export_metrics.auc(
      curve='PR',
      labels_key=label_key,
      target_prediction_keys=[prediction_key]),
]

eval_shared_model = tfma.types.EvalSharedModel(
    add_metrics_callbacks=metrics_callbacks,
    construct_fn=model_agnostic_evaluate_graph.make_construct_fn(
        add_metrics_callbacks=metrics_callbacks,
        config=model_agnostic_config))

with beam.Pipeline() as pipeline:
  # Read data.
  data = (
      pipeline
      | 'ReadData' >> beam.io.ReadFromTFRecord(data_location))

  # Count all examples.
  data_count = (
      data | 'Count number of examples' >> beam.CombineGlobally(
          CountExamples('Before filtering "Gender:MISSING"')))

  # If there are more than one face in image, the gender feature is 'MISSING'
  # and we are filtering that image out.
  def filter_missing_gender(element):
    example = tf.train.Example.FromString(element)
    if example.features.feature[slice_key].bytes_list.value[0] != b'MISSING':
      yield element

  filtered_data = (
      data
      | 'Filter Missing Gender' >> beam.ParDo(filter_missing_gender))

  # Count after filtering "Gender:MISSING".
  filtered_data_count = (
      filtered_data | 'Count number of examples after filtering'
      >> beam.CombineGlobally(
          CountExamples('After filtering "Gender:MISSING"')))

  # Because LFW data set has always faces by default, we are adding
  # labels as 1.0 for all images.
  def add_face_groundtruth(element):
    example = tf.train.Example.FromString(element)
    example.features.feature[label_key].float_list.value[:] = [1.0]
    yield example.SerializeToString()

  final_data = (
      filtered_data
      | 'Add Face Groundtruth' >> beam.ParDo(add_face_groundtruth))

  # Run TFMA.
  _ = (
      final_data
      | 'ExtractEvaluateAndWriteResults' >>
       tfma.ExtractEvaluateAndWriteResults(
                 eval_shared_model=eval_shared_model,
                 compute_confidence_intervals=compute_confidence_intervals,
                 output_path=tfma_eval_result_path,
                 extractors=model_agnostic_extractors))

eval_result = tfma.load_eval_result(output_path=tfma_eval_result_path)

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WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_model_analysis/post_export_metrics/post_export_metrics.py:178: auc (from tensorflow.python.ops.metrics_impl) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
The value of AUC returned by this may race with the update so this is deprecated. Please use tf.keras.metrics.AUC instead.
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_model_analysis/post_export_metrics/post_export_metrics.py:178: auc (from tensorflow.python.ops.metrics_impl) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
The value of AUC returned by this may race with the update so this is deprecated. Please use tf.keras.metrics.AUC instead.
Before filtering "Gender:MISSING": 13836
After filtering "Gender:MISSING": 11544
WARNING:apache_beam.io.filebasedsink:Deleting 1 existing files in target path matching: 
WARNING:apache_beam.io.filebasedsink:Deleting 1 existing files in target path matching: 
WARNING:apache_beam.io.filebasedsink:Deleting 1 existing files in target path matching:

निष्पक्षता संकेतक प्रस्तुत करें

निर्यात किए गए मूल्यांकन परिणामों के साथ निष्पक्षता संकेतक विजेट प्रस्तुत करें।

नीचे आप चयनित मेट्रिक्स पर डेटा के प्रत्येक टुकड़े का प्रदर्शन प्रदर्शित करने वाले बार चार्ट देखेंगे। आप विज़ुअलाइज़ेशन के शीर्ष पर स्थित ड्रॉप डाउन मेनू का उपयोग करके बेसलाइन तुलना स्लाइस के साथ-साथ प्रदर्शित थ्रेशोल्ड को समायोजित कर सकते हैं।

इस उपयोग के मामले के लिए एक प्रासंगिक मीट्रिक सच्ची सकारात्मक दर है, जिसे रिकॉल भी कहा जाता है। true_positive_rate के लिए ग्राफ़ चुनने के लिए बाईं ओर चयनकर्ता का उपयोग करें। ये मीट्रिक मान मूल्यों पर प्रदर्शित से मेल मॉडल कार्ड ।

कुछ फ़ोटो के लिए, लिंग को पुरुष या महिला के बजाय युवा के रूप में लेबल किया जाता है, यदि फ़ोटो में मौजूद व्यक्ति सटीक रूप से व्याख्या करने के लिए बहुत छोटा है।

widget_view.render_fairness_indicator(eval_result=eval_result,
                                      slicing_column=slice_key)

FairnessIndicatorViewer(slicingMetrics=[{'sliceValue': 'Overall', 'slice': 'Overall', 'metrics': {'post_export…