TensorFlow 数据集和估算器介绍

TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下:

  • 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式。
  • 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型,不过,您也可以使用它们创建自己的自定义模型。

下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。结合使用这些估算器,可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据:

我们的示例模型

为了探索这些功能,我们将构建一个模型并向您显示相关的代码段。完整代码在这里,其中包括获取训练和测试文件的说明。请注意,编写的代码旨在演示数据集和估算器的工作方式,并没有为了实现最大性能而进行优化。 经过训练的模型可以根据四个植物学特征(萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度)对鸢尾花进行分类。因此,在推理期间,您可以为这四个特征提供值,模型将预测花朵属于以下三个美丽变种之中的哪一个:

从左到右依次为:山鸢尾(Radomil 摄影,CC BY-SA 3.0)、变色鸢尾(Dlanglois 摄影,CC BY-SA 3.0)和维吉尼亚鸢尾(Frank Mayfield 摄影,CC BY-SA 2.0)。

我们将使用下面的结构训练深度神经网络分类器。所有输入和输出值都是 float32,输出值的总和将等于 1(因为我们在预测属于每种鸢尾花的可能性):

例如,输出结果对山鸢尾来说可能是 0.05,对变色鸢尾是 0.9,对维吉尼亚鸢尾是 0.05,表示这种花有 90% 的可能性是变色鸢尾。 好了!我们现在已经定义模型,接下来看一看如何使用数据集和估算器训练模型和进行预测。

数据集介绍

数据集是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。使用此 API 的性能要比使用 feed_dict 或队列式管道的性能高得多,而且此 API 更简洁,使用起来更容易。尽管数据集在 1.3 版本中仍位于 tf.contrib.data 中,但是我们预计会在 1.4 版本中将此 API 移动到核心中,所以,是时候尝试一下了。 从高层次而言,数据集由以下类组成:

其中:

  • 数据集:基类,包含用于创建和转换数据集的函数。允许您从内存中的数据或从 Python 生成器初始化数据集。
  • TextLineDataset:从文本文件中读取各行内容。
  • TFRecordDataset:从 TFRecord 文件中读取记录。
  • FixedLengthRecordDataset:从二进制文件中读取固定大小的记录。
  • 迭代器:提供了一种一次获取一个数据集元素的方法。

我们的数据集

首先,我们来看一下要用来为模型提供数据的数据集。我们将从一个 CSV 文件读取数据,这个文件的每一行都包含五个值 - 四个输入值,加上标签:

标签的值如下所述:

  • 山鸢尾为 0
  • 变色鸢尾为 1
  • 维吉尼亚鸢尾为 2。

表示我们的数据集

为了说明我们的数据集,我们先来创建一个特征列表:

feature_names = [
    'SepalLength',
    'SepalWidth',
    'PetalLength',
    'PetalWidth']

在训练模型时,我们需要一个可以读取输入文件并返回特征和标签数据的函数。估算器要求您创建一个具有以下格式的函数:

def input_fn():
    ...<code>...
    return ({ 'SepalLength':[values], ..<etc>.., 'PetalWidth':[values] },
            [IrisFlowerType])

返回值必须是一个按照如下方式组织的两元素元组:

  • 第一个元素必须是一个字典(其中的每个输入特征都是一个键),然后是一个用于训练批次的值列表。
  • 第二个元素是一个用于训练批次的标签列表。

由于我们要返回一批输入特征和训练标签,返回语句中的所有列表都将具有相同的长度。从技术角度而言,我们在这里说的“列表”实际上是指 1-d TensorFlow 张量。 为了方便重复使用 input_fn,我们将向其中添加一些参数。这样,我们就可以使用不同设置构建输入函数。参数非常直观:

  • file_path:要读取的数据文件。
  • perform_shuffle:是否应将记录顺序随机化。
  • repeat_count:在数据集中迭代记录的次数。例如,如果我们指定 1,那么每个记录都将读取一次。如果我们不指定,迭代将永远持续下去。

下面是我们使用 Dataset API 实现此函数的方式。我们会将它包装到一个“输入函数”中,这个输入函数稍后将用于为我们的估算器模型提供数据:

def my_input_fn(file_path, perform_shuffle=False, repeat_count=1):
   def decode_csv(line):
       parsed_line = tf.decode_csv(line, [[0.], [0.], [0.], [0.], [0]])
       label = parsed_line[-1:] # Last element is the label
       del parsed_line[-1] # Delete last element
       features = parsed_line # Everything (but last element) are the features
       d = dict(zip(feature_names, features)), label
       return d

   dataset = (tf.contrib.data.TextLineDataset(file_path) # Read text file
       .skip(1) # Skip header row
       .map(decode_csv)) # Transform each elem by applying decode_csv fn
   if perform_shuffle:
       # Randomizes input using a window of 256 elements (read into memory)
       dataset = dataset.shuffle(buffer_size=256)
   dataset = dataset.repeat(repeat_count) # Repeats dataset this # times
   dataset = dataset.batch(32)  # Batch size to use
   iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
   batch_features, batch_labels = iterator.get_next()
   return batch_features, batch_labels

注意以下内容:

  • TextLineDataset:在您使用 Dataset API 的文件式数据集时,它将为您执行大量的内存管理工作。例如,您可以读入比内存大得多的数据集文件,或者以参数形式指定列表,读入多个文件。
  • shuffle:读取 buffer_size 记录,然后打乱(随机化)它们的顺序。
  • map:调用 decode_csv 函数,并将数据集中的每个元素作为一个参数(由于我们使用的是 TextLineDataset,每个元素都将是一行 CSV 文本)。然后,我们将向每一行应用 decode_csv
  • decode_csv:将每一行拆分成各个字段,根据需要提供默认值。然后,返回一个包含字段键和字段值的字典。map 函数将使用字典更新数据集中的每个元素(行)。

以上是数据集的简单介绍!为了娱乐一下,我们现在可以使用下面的函数打印第一个批次:

next_batch = my_input_fn(FILE, True) # Will return 32 random elements

# Now let's try it out, retrieving and printing one batch of data.
# Although this code looks strange, you don't need to understand
# the details.
with tf.Session() as sess:
    first_batch = sess.run(next_batch)
print(first_batch)

# Output
({'SepalLength': array([ 5.4000001, ...<repeat to 32 elems>], dtype=float32),
  'PetalWidth': array([ 0.40000001, ...<repeat to 32 elems>], dtype=float32),
  ...
 },
 [array([[2], ...<repeat to 32 elems>], dtype=int32) # Labels
)

这就是我们需要 Dataset API 在实现模型时所做的全部工作。不过,数据集还有很多功能;请参阅我们在这篇博文的末尾列出的更多资源。

估算器介绍

估算器是一种高级 API,使用这种 API,您在训练 TensorFlow 模型时就不再像之前那样需要编写大量的样板文件代码。估算器也非常灵活,如果您对模型有具体的要求,它允许您替换默认行为。 使用估算器,您可以通过两种可能的方式构建模型:

  • 预制估算器 - 这些是预先定义的估算器,旨在生成特定类型的模型。在这篇博文中,我们将使用 DNNClassifier 预制估算器。
  • 估算器(基类)- 允许您使用 model_fn 函数完全掌控模型的创建方式。我们将在单独的博文中介绍如何操作。

下面是估算器的类图:

我们希望在未来版本中添加更多的预制估算器。 正如您所看到的,所有估算器都使用 input_fn,它为估算器提供输入数据。在我们的示例中,我们将重用 my_input_fn,这个函数是我们专门为演示定义的。 下面的代码可以将预测鸢尾花类型的估算器实例化:

# Create the feature_columns, which specifies the input to our model.
# All our input features are numeric, so use numeric_column for each one.
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column(k) for k in feature_names]

# Create a deep neural network regression classifier.
# Use the DNNClassifier pre-made estimator
classifier = tf.estimator.DNNClassifier(
   feature_columns=feature_columns, # The input features to our model
   hidden_units=[10, 10], # Two layers, each with 10 neurons
   n_classes=3,
   model_dir=PATH) # Path to where checkpoints etc are stored

我们现在有了一个可以开始训练的估算器。

训练模型

使用一行 TensorFlow 代码执行训练:

# Train our model, use the previously function my_input_fn
# Input to training is a file with training example
# Stop training after 8 iterations of train data (epochs)
classifier.train(
   input_fn=lambda: my_input_fn(FILE_TRAIN, True, 8))

不过,等一等... 这个“lambda: my_input_fn(FILE_TRAIN, True, 8)”是什么?这是我们将数据集与估算器连接的位置!估算器需要数据来执行训练、评估和预测,它使用 input_fn 提取数据。估算器需要一个没有参数的 input_fn,因此我们将使用 lambda 创建一个没有参数的函数,这个函数会使用所需的参数 file_path, shuffle setting,repeat_count 调用 input_fn。在我们的示例中,我们使用 my_input_fn,,并向其传递:

  • FILE_TRAIN,训练数据文件。
  • True,告知估算器打乱数据。
  • 8,告知估算器将数据集重复 8 次。

评估我们经过训练的模型

好了,我们现在有了一个经过训练的模型。如何评估它的性能呢?幸运的是,每个估算器都包含一个 evaluate 函数:

# Evaluate our model using the examples contained in FILE_TEST
# Return value will contain evaluation_metrics such as: loss & average_loss
evaluate_result = estimator.evaluate(
   input_fn=lambda: my_input_fn(FILE_TEST, False, 4)
print("Evaluation results")
for key in evaluate_result:
   print("   {}, was: {}".format(key, evaluate_result[key]))

在我们的示例中,我们达到了 93% 左右的准确率。当然,可以通过多种方式提高准确率。一种方式是重复运行程序。由于模型的状态将持久保存(在上面的 model_dir=PATH中),您对它训练的迭代越多,模型改进得越多,直至产生结果。另一种方式是调整隐藏层的数量或每个隐藏层中节点的数量。您可以随意调整;不过请注意,在进行更改时,您需要移除在 model_dir=PATH 中指定的目录,因为您更改的是 DNNClassifier 的结构。

使用我们经过训练的模型进行预测

大功告成!我们现在已经有一个经过训练的模型了,如果我们对评估结果感到满意,可以使用这个模型根据一些输入来预测鸢尾花。与训练和评估一样,我们使用一个函数调用进行预测:

# Predict the type of some Iris flowers.
# Let's predict the examples in FILE_TEST, repeat only once.
predict_results = classifier.predict(
    input_fn=lambda: my_input_fn(FILE_TEST, False, 1))
print("Predictions on test file")
for prediction in predict_results:
   # Will print the predicted class, i.e: 0, 1, or 2 if the prediction
   # is Iris Sentosa, Vericolor, Virginica, respectively.
   print prediction["class_ids"][0] 

基于内存中的数据进行预测

之前展示的代码将 FILE_TEST 指定为基于文件中存储的数据进行预测,不过,如何根据其他来源(例如内存)中的数据进行预测呢?正如您可能猜到的一样,进行这种预测不需要对我们的 predict 调用进行更改。不过,我们需要将 Dataset API 配置为使用如下所示的内存结构:

# Let create a memory dataset for prediction.
# We've taken the first 3 examples in FILE_TEST.
prediction_input = [[5.9, 3.0, 4.2, 1.5],  # -> 1, Iris Versicolor
                    [6.9, 3.1, 5.4, 2.1],  # -> 2, Iris Virginica
                    [5.1, 3.3, 1.7, 0.5]]  # -> 0, Iris Sentosa
def new_input_fn():
   def decode(x):
       x = tf.split(x, 4) # Need to split into our 4 features
       # When predicting, we don't need (or have) any labels
       return dict(zip(feature_names, x)) # Then build a dict from them

   # The from_tensor_slices function will use a memory structure as input
   dataset = tf.contrib.data.Dataset.from_tensor_slices(prediction_input)
   dataset = dataset.map(decode)
   iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
   next_feature_batch = iterator.get_next()
   return next_feature_batch, None # In prediction, we have no labels

# Predict all our prediction_input
predict_results = classifier.predict(input_fn=new_input_fn)

# Print results
print("Predictions on memory data")
for idx, prediction in enumerate(predict_results):
   type = prediction["class_ids"][0] # Get the predicted class (index)
   if type == 0:
       print("I think: {}, is Iris Sentosa".format(prediction_input[idx]))
   elif type == 1:
       print("I think: {}, is Iris Versicolor".format(prediction_input[idx]))
   else:
       print("I think: {}, is Iris Virginica".format(prediction_input[idx])

Dataset.from_tensor_slides() 面向可以装入内存的小数据集。按照与训练和评估时相同的方式使用 TextLineDataset 时,只要您的内存可以管理随机缓冲区和批次大小,您就可以处理任意大的文件。

拓展

使用像 DNNClassifier 一样的估算器可以提供很多值。除了易于使用外,预制估算器还提供内置的评估指标,并创建您可以在 TensorBoard 中看到的汇总。要查看此报告,请按照下面所示从您的命令行启动 TensorBoard:

# Replace PATH with the actual path passed as model_dir argument when the
# DNNRegressor estimator was created.
tensorboard --logdir=PATH 

下面几个图显示了 TensorBoard 将提供的一些数据:

总结

在这篇博文中,我们探讨了数据集和估算器。这些是用于定义输入数据流和创建模型的重要 API,因此花一些时间来学习它们非常值得! 如需了解更多详情,请参阅下面的资源

  • 这篇博文使用的完整源代码在这里。
  • Josh Gordon 有关这个问题非常不错的 Jupyter 笔记。使用这个笔记,您可以学习如何运行具有不同类型特征(输入)的更丰富示例。正如您从我们的模型中发现的一样,我们仅仅使用了数值特征。
  • 对于数据集,请参阅程序员指南和参考文档中的新章节。
  • 对于估算器,请参阅程序员指南和参考文档中的新章节。

到这里还没有完。我们很快就会发布更多介绍这些 API 工作方式的博文,敬请关注! 在此之前,祝大家尽情享受 TensorFlow 编码!

本文中相关链接可点击“阅读原文”查看。

END.

作者: TensorFlow 团队

来源:http://developers.googleblog.cn/2017/09/tensorflow.html

原文发布于微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文发表时间:2017-09-27

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