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TensorFlow 2.x . के साथ tf.Transform का उपयोग करना

के साथ शुरू 0.30 की रिहाई tf.Transform , डिफ़ॉल्ट व्यवहार एक TF 2.x SavedModel निर्यात करने के लिए जब तक TF 2.x व्यवहार स्पष्ट रूप से विकलांग हो रहा है। इस पृष्ठ का उपयोग कर के लिए एक मार्गदर्शन प्रदान करता है tf.Transform एक TensorFlow 2.x SavedModel के रूप में परिणत ग्राफ निर्यात करने के लिए।

tf में नया। TF 2.x . के साथ रूपांतरण

भीतर Keras मॉडल लोड हो रहा है preprocessing_fn

का उपयोग करें tft.make_and_track_object के रूप में नीचे दिखाए गए उदाहरण Keras मॉडल लोड करने के लिए एपीआई।

def preprocessing_fn(inputs):
  keras_model = tft.make_and_track_object(lambda: tf.keras.models.load_model(...), name='_unique_name')
  ...
  return {'keras_model_output': keras_model(inputs[...])}

TF 2.x tf.hub मॉड्यूल का उपयोग करना

TF 2.x हब मॉड्यूल में काम tf.Transform केवल जब preprocessing_fn का पता लगाया है और एक TF 2.x SavedModel (इस के साथ शुरू डिफ़ॉल्ट व्यवहार के रूप में निर्यात किया जाता है tensorflow_transform 0.30 )। का उपयोग करें tft.make_and_track_object लोड करने के लिए एपीआई tf.hub के रूप में नीचे दिखाए गए उदाहरण मॉड्यूल।

def preprocessing_fn(inputs):
  hub_module = tft.make_and_track_object(lambda: hub.load(...))
  ...
  return {'hub_module_output': hub_module(inputs[...])}

संभावित प्रवासन मुद्दे

एक मौजूदा पलायन तो tf.Transform पाइपलाइन से TF 1.x के लिए TF 2.x, निम्न समस्याओं का सामना करना पड़ा हो सकता है:

RuntimeError: अपने में विश्लेषक के आदेश preprocessing_fn गैर नियतात्मक प्रतीत होता है।

TF 2.x में, preprocessing_fn उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान की कई बार पता लगाया है। यदि प्रत्येक ट्रेस के साथ TFT एनालाइज़र का सामना करने का क्रम बदलता है, तो यह त्रुटि उत्पन्न हो जाएगी। यह किसी भी गैर-नियतात्मकता को उस क्रम में हटाकर तय किया जा सकता है जिसमें TFT एनालाइज़र लागू होते हैं।

के आउटपुट transform_raw_features उम्मीद सुविधा शामिल नहीं है।

उदाहरण अपवाद:

KeyError: \<feature key>

या

\<feature key> not found in features dictionary.

TFTransformOutput.transform_raw_features पर ध्यान नहीं देता drop_unused_features पैरामीटर और बर्ताव करता है जैसे कि यह सच है थे। कृपया इस एपीआई से आउटपुट डिक्शनरी के किसी भी उपयोग को अपडेट करें ताकि यह जांचा जा सके कि आप जिस कुंजी को पुनः प्राप्त करने का प्रयास कर रहे हैं वह उसमें मौजूद है या नहीं।

tf.estimator.BaselineClassifier तालिका को आरंभिक त्रुटि नहीं देखता है।

उदाहरण अपवाद:

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Table not initialized.

अनुमानक आधारित निष्पादक के साथ प्रशिक्षक के लिए सहायता सर्वोत्तम प्रयास है। जबकि अन्य अनुमानक काम करते हैं, हमने बेसलाइन क्लासिफायर में टेबल इनिशियलाइज़ेशन के साथ समस्याएँ देखी हैं। कृपया में अक्षम TF 2.x tf.Transform

ज्ञात समस्याएँ / सुविधाएँ अभी तक समर्थित नहीं हैं

TFRecord प्रारूप में शब्दावली का आउटपुट अभी तक समर्थित नहीं है।

tfrecord_gzip अभी तक के लिए मान्य मान के रूप में समर्थित नहीं है file_format में पैरामीटर tft.vocabulary (और अन्य शब्दावली एपीआई)।

विरासत को बनाए रखना tf.रूपांतरण व्यवहार

अपने तो tf.Transform पाइपलाइन TF 2.x के साथ नहीं चलाए, तो आपको निम्न तरीकों में से एक में विरासत व्यवहार को बनाए रखने कर सकते हैं:

  • में अक्षम TF2 tf.Transform फोन करके tf.compat.v1.disable_v2_behavior()
  • पासिंग force_tf_compat_v1=True करने के लिए tft_beam.Context यदि का उपयोग कर tf.Transform एक स्टैंडअलोन पुस्तकालय के रूप में या TFX में रूपांतरण घटक है।