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tf35:tf.estimator

MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP tf.estimator 是Tensorflow的高级API, 可快速训练和评估各种传统机器学习模型 classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns, model_dir="/tmp/iris_model") # Define the training inputs train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=2000) # Define the test inputs test_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn [[6.4, 3.2, 4.5, 1.5], [5.8, 3.1, 5.0, 1.7]], dtype=np.float32) predict_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn

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tf.estimator

class Estimator: 用来训练和评估张量流模型的Estimator类。class EstimatorSpec: 操作和对象从model_fn返回并传递给评估器。 class WarmStartSettings: 在tf.estimator.Estimators中设置热启动。 .): 创建一个新的tf.estimator.Estimator,它已经给出了度量。classifier_parse_example_spec(...): 为tf生成解析规范。

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    TensorFlow之estimator详解

    Estimator初识 框架结构 在介绍Estimator之前需要对它在TensorFlow这个大框架的定位有个大致的认识,如下图示: [1655tcu0ps.png] 可以看到Estimator是属于 Estimator使用步骤 创建一个或多个输入函数,即input_fn 定义模型的特征列,即feature_columns 实例化 Estimator,指定特征列和各种超参数。 从源代码来理解Estimator Estimator的源代码如下(为方便说明,已经掐头去尾): class Estimator(object): def __init__(self, model_fn 例如当你调用estimator.train(...)的时候,mode则会被赋值tf.estimator.ModeKeys.TRAIN。 Estimator规定model_fn需要返回tf.estimator.EstimatorSpec,这样它才好更具一般化的进行处理。 什么是tf.estimator.EstimatorSpec?

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    TensorFlow之estimator详解

    Estimator初识 框架结构 在介绍Estimator之前需要对它在TensorFlow这个大框架的定位有个大致的认识,如下图示: ? Estimator使用步骤 创建一个或多个输入函数,即input_fn 定义模型的特征列,即feature_columns 实例化 Estimator,指定特征列和各种超参数。 从源代码来理解Estimator Estimator的源代码如下(为方便说明,已经掐头去尾): class Estimator(object): def __init__(self, model_fn 例如当你调用estimator.train(...)的时候,mode则会被赋值tf.estimator.ModeKeys.TRAIN。 Estimator规定model_fn需要返回tf.estimator.EstimatorSpec,这样它才好更具一般化的进行处理。 什么是tf.estimator.EstimatorSpec?

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    tf46:再议tf.estimator之便利

    u014365862/article/details/84381123 MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP 再议tf.estimator # coding = utf-8 ''' 再议tf.estimator之便利。 了解一下TF的高级API如何使用。 看上去好像挺高大上的,其实按照固定的格式使用就可以了。 (im_tf, float(0.875)), input_layer) if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN: final_input eval_weights = load_pascal(args.data_dir, split='test') # 定义模型以及参数 pascal_classifier = tf.estimator.Estimator estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn, 'model', params={}) estimator.train(train_input_fn

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    教程 | 用TensorFlow Estimator实现文本分类

    本文探讨了如何使用自定义的 TensorFlow Estimator、嵌入技术及 tf.layers 模块来处理文本分类任务,使用的数据集为 IMDB 评论数据集。 让我们看看如何通过评估器(Estimator)实现这个模型。 我们从定义用做我们分类器输入的特征列开始。 embedding_size], -1.0, 1.0)) params = {'embedding_initializer': initializer} cnn_classifier = tf.estimator.Estimator 为此,我们将展示如何在评估器「Estimator」中使用他们。我们将使用来自于另一个流行的模型「GloVe」的预训练向量。 embedding_matrix params = {'embedding_initializer': my_initializer} cnn\_pretrained\_classifier = tf.estimator.Estimator

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    代码+实战:TensorFlow Estimator of Deep CTR —— DeepFMNFMAFMFNNPNN

    迁移成本较高 单机,放到工业场景下跑不动 针对存在的问题做了一些探索,摸索出一套可行方案,有以下特性: 读数据采用 Dataset API,支持 parallel and prefetch 读取 通过 Estimator 以 DeepFM 为例来看看如何使用 TensorFlow Estimator and Datasets API 来实现 input_fn and model_fn: #1 1:0.5 2:0.03519 (predictions)} # Provide an estimator spec for `ModeKeys.PREDICT` if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT : return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,predictions=predictions,loss=loss,eval_metric_ops spec for `ModeKeys.TRAIN` modes if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN: return tf.estimator.EstimatorSpec

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    Tensorflow笔记:高级封装——tf.Estimator

    前言 Google官方给出了两个tensorflow的高级封装——keras和Estimator,本文主要介绍tf.Estimator的内容。 本文我们就通过MNIST数据集的例子,介绍一下tf.Estimator是怎么用的。 = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, model_dir=". 通过tf.estimator.RunConfig()配置构建Estimator对象;2. 初始化estimator(model_dir如果非空则自动热启动);3. = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, model_dir=".

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    无偏估计(Unbiased Estimator)「建议收藏」

    一个简单的例子(https://www.zhihu.com/question/22983179/answer/23470969):

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    教程 | 用TensorFlow Estimator实现文本分类

    选自ruder.io 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 参与:Geek AI、张倩 本文探讨了如何使用自定义的 TensorFlow Estimator、嵌入技术及 tf.layers 让我们看看如何通过评估器(Estimator)实现这个模型。 我们从定义用做我们分类器输入的特征列开始。 embedding_size], -1.0, 1.0)) params = {'embedding_initializer': initializer} cnn_classifier = tf.estimator.Estimator 为此,我们将展示如何在评估器「Estimator」中使用他们。我们将使用来自于另一个流行的模型「GloVe」的预训练向量。 embedding_matrix params = {'embedding_initializer': my_initializer} cnn\_pretrained\_classifier = tf.estimator.Estimator

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    ResourceManager中的Resource Estimator框架介绍与算法剖析

    Resource Estimator Service的框架结构 [i1k0tmsi6d.png]   Hadoop-resource estimator主要由三个模块组成:Translator,SkylineStore 和Estimator。 PredictionSkylineStore存储由Estimator生成的预测RLESparseResourceAllocation。 /estimator/tpch_q12 estimator将根据其历史ResourceSkylines预测新运行的作业资源需求,并将预测的资源需求存储到jobEstimation SkylineStore Service算法框架与原理   在本部分将重点介绍一下estimator中用到的资源预测算法原理。

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    教程 | 用TensorFlow Estimator实现文本分类

    本文探讨了如何使用自定义的 TensorFlow Estimator、嵌入技术及 tf.layers 模块来处理文本分类任务,使用的数据集为 IMDB 评论数据集。 让我们看看如何通过评估器(Estimator)实现这个模型。 我们从定义用做我们分类器输入的特征列开始。 embedding_size], -1.0, 1.0)) params = {'embedding_initializer': initializer} cnn_classifier = tf.estimator.Estimator 为此,我们将展示如何在评估器「Estimator」中使用他们。我们将使用来自于另一个流行的模型「GloVe」的预训练向量。 embedding_matrix params = {'embedding_initializer': my_initializer} cnn\_pretrained\_classifier = tf.estimator.Estimator

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    基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习回归

    1 写在前面 1.本文为基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络,而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口;关于Keras接口实现深度学习回归,请看这里: https 2.本文代码以DNNRegressor回归为例;而由于基于 tf.estimator接口的深度学习回归与分类整体较为类似,因此二者具有触类旁通的效果。 关于分类的一个具体实例,大家可以查看官网: https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/premade。 # estimator接口中的模型需要用“Feature columns”对象作为输入数据,只有这样模型才知道读取哪些数据 FeatureColumn=[] # 定义一个新的“Feature columns # 基于DNNRegressor构建深度学习模型 DNNModel=tf.estimator.DNNRegressor(feature_columns=FeatureColumn, # 指定模型所用的“

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    【云+社区年度征文】tensorflow 2.0 Estimator Keras读取saved model并预测

    背景 使用tensorflow2.0以上版本框架用Keras或者Estimator方式保存模型有两种方式加载模型并预测。 Keras框架保存模型后可以直接加载并调用predict方法预测; estimator将比较麻烦,需要签名并传入tensor才可以预测; Keras模型预测 import tensorflow as tf export_dir) # dataframe 特征读取与处理 X = dict(dataframe) c = model.predict(X) output = np.argmax(c, axis=1) Estimator 89%E6%A8%A1%E5%9E%8B https://zhuanlan.zhihu.com/p/66872472 https://yinguobing.com/load-savedmodel-of-estimator-by-keras

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    YJango:TensorFlow高层API Custom Estimator建立CNN+RNN的演示

    而Tensorflow的高层API:Estimator正是对共用部分使用通用方法,而在不同的阶段实现具体的控制。 最后要返回特定的tf.estimator.EstimatorSpec()。 模型有三个阶段都共用的正向传播部分,和由mode值来控制返回不同tf.estimator.EstimatorSpec的三个分支。 时,我们就让模型返回预测的操作 if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT: return tf.estimator.EstimatorSpec 不可以是model_fn()返回结果 # model_dir 表示模型要存到哪里 mnist_classifier = tf.estimator.Estimator( model_fn=model_fn

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    教程 | 如何使用TensorFlow中的高级API:Estimator、Experiment和Dataset

    Estimator Estimator(评估器)类代表一个模型,以及这些模型被训练和评估的方式。 我们可以这样构建一个评估器: return tf.estimator.Estimator( model_fn=model_fn, # First-class function params 我们可以这样创建一个实验类: experiment = tf.contrib.learn.Experiment( estimator=estimator, # Estimator train_input_fn """Script to illustrate inference of a trained tf.estimator.Estimator. and run the prediction estimator = get_estimator(run_config, params) result = estimator.predict

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    【云+社区年度征文】tensorflow2 tfrecorddataset+estimator 训练预测加载全流程概述

    背景 [image.png] 本文主要记录切换项目至TF2.0+后使用TFRecordDataset保存训练数据与使用estimator建模及后续的模型或者checkpoint加载使用预测的一些基本方法及踩过的坑 Dataset API:将数据直接放在graph中进行处理,整体对数据集进行上述数据操作,使代码更加简洁; 对接性: TensorFlow中也加入了高级API (Estimator、Experiment 若使用Dataset API导入数据,后续还可选择与Estimator对接。 train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=train_input_fn, max_steps=2000) eval_spec = tf.estimator.EvalSpec 加载模型并预测 3.1 加载checkpoint 模型训练到一半可以中途暂停,estimator可以通过model_dir读取训练到一半的模型并进行预测、继续训练或者直接保存模型。

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    费雪信息的非参数估计及其应用(CS IT)

    First, an estimator proposed by Bhattacharya is revisited and improved convergence rates are derived. Second, a new estimator, termed a clipped estimator, is proposed. Bhattacharya estimator, albeit with different regularity conditions. Simulation examples for the Bhattacharya estimator and the clipped estimator as well as the MMSE estimators to guarantee a specific confidence interval compared to the Bhattacharya estimator.

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    机器学习实战 | 第三章:集成学习

    base_estimator_ : estimator The base estimator from which the ensemble is grown. set_params(**params) Set the parameters of this estimator. estimators_samples_ The subset of drawn samples for each base estimator. get_params(deep=True)[source] Get parameters for this estimator. set_params(**params)[source] Set the parameters of this estimator.

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