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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: 可以看到Estimator是属于High level的API,而 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。 在 Estimator 对象上调用一个或多个方法,传递适当的输入函数作为数据的来源。 下面定义的my_feature_column会传给Estimator用于解析features。 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,

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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,我们只需要关注这三个部分即可,而不用再关心一些太细节的东西,另外也不用再使用烦人的Session了。 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。 下面定义的my_feature_column会传给Estimator用于解析features。 上面的示例中简单地介绍了Estimator,网络使用的是预创建好的DNNClassifier,其他预创建网络结构有如下:?

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

    代码臃肿难懂,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 (labels, dtype=tf.float32) # None * 1 warning;这里不能用label,否则调用predictexport函数会出错,trainevaluate正常;初步判断estimator logits=y, labels=labels)) + l2_reg * tf.nn.l2_loss(FM_W) + l2_reg * tf.nn.l2_loss(FM_V) # Provide an estimator return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,predictions=predictions,loss=loss,train_op=train_op)封装成 estimator

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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。 本文主要内容如下:使用 Datasets 装载数据使用预封装好的评估器(estimator)构建基线使用词嵌入技术通过卷积层和 LSTM 层构建定制化的评估器装载预训练好的词向量使用 TensorBoard 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。 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。 得到预测结果为了得到在新的句子上的预测结果,我们可以使用「Estimator」实例中的「predict」方法,它能为每个模型加载最新的检查点并且对不可见的示例进行评估。

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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。 本文主要内容如下:使用 Datasets 装载数据使用预封装好的评估器(estimator)构建基线使用词嵌入技术通过卷积层和 LSTM 层构建定制化的评估器装载预训练好的词向量使用 TensorBoard 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。 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。 得到预测结果为了得到在新的句子上的预测结果,我们可以使用「Estimator」实例中的「predict」方法,它能为每个模型加载最新的检查点并且对不可见的示例进行评估。

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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 模块来处理文本分类任务 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。 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。 得到预测结果为了得到在新的句子上的预测结果,我们可以使用「Estimator」实例中的「predict」方法,它能为每个模型加载最新的检查点并且对不可见的示例进行评估。 总结在这篇博文中,我们探索了如何使用评估器(estimator)进行文本分类,特别是针对 IMDB 评论数据集。我们训练并且可视化了我们的词嵌入模型,也加载了预训练的嵌入模型。

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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  Hadoop-resource estimator主要由三个模块组成:Translator,SkylineStore和Estimator 目前,Hadoop-resource estimator提供了一个LPSOLVER来进行预测(其中用到的算法模型会在后面进行讲解)。 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。 在Resource Estimator Service中运行估算器来预测新运行的资源需求,下面绘制了预测的资源需求数据。 八.参考1.Resourcemanager Estimator Service2.微软算法文章

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

    预测优势实现数据集:TFRecord+Dataset定义input_fn定义model_fn正向传播CNN:二维卷积层RNN:循环层(双向循环层)CNN+RNN:一维卷积层+循环层预测分支训练分支评估分支创建estimator ----优势一、为什么用Estimator API?正如先前所说机器学习可分为训练、评估、预测三个阶段,每个阶段又都会用到相同的模型和数据处理方法。 文件的信息保存起来data_info_path = mnist_tfrecorddata_info.csvdf.to_csv(data_info_path,index=False)二、生成input_fn送入到Estimator predictions} return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, eval_metric_ops=eval_metric_ops)四、创建estimator 430all_model_checkpoint_paths: model.ckpt-431all_model_checkpoint_paths: model.ckpt-860当你再次运行相同model_dir的Estimator

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    基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习回归

    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...

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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 tffrom export_dir) # dataframe 特征读取与处理X = dict(dataframe)c = model.predict(X)output = np.argmax(c, axis=1) Estimator E4%B9%89%E6%A8%A1%E5%9E%8B https:zhuanlan.zhihu.comp66872472 https:yinguobing.comload-savedmodel-of-estimator-by-keras

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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 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。 1. 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。 并开始训练 如建立一个wide & deep 模型可以使用estimator自带的模型DNNLinearCombinedClassifier hidden_units = dropout = 0.3my_dnn_optimizer 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. Superior upper bounds on the rates of convergence can be shown for the new estimator compared to the Bhattacharya estimator, albeit with different regularity conditions. Simulation examples for the Bhattacharya estimator and the clipped estimator as well as the MMSE estimators

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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. estimators_ : list of Sparse matrices are accepted only if they are supported by the base estimator. Sparse matrices are accepted only if they are supported by the base estimator. Sparse matrices are accepted only if they are supported by the base estimator. Sparse matrices are accepted only if they are supported by the base estimator.

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    Transformer架构解析

    Transformer架构概览什么是资源需求为主导的Estimator在前文中,我们在对Estimator进行第一的时候,我们提到了平台特质,以资源为导向等概念。那么这些指的是什么呢? 如果上层的Transformer可以按资源进行申请,并且被提交到Estimator上运行,则我们认为该Estimator 是具有平台特质,以资源为导向的。典型的比如Spark。 但是,当我们基于Core层开发了一套容器调度系统(Estimator),则这个时候Tomcat则只是退化成了Transfomer的一个环境,不具备Estimator的概念。 一切由Estimator来解决。 当设计一个平台的时候,我们只要关注Estimator就好,我们必须已经有大量的以及随时具备上线新的Estimator的能力。

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    Python进行特征提取

    =estimator,n_features_to_select=2) #选择2个特征selector.fit(x,y)selector.n_features_ #给出被选出的特征的数量selector.support cross_validationfrom sklearn.datasets import load_iris #加载数据iris=load_iris()X=iris.datay=iris.target#特征提取estimator =LinearSVC()selector=RFE(estimator=estimator,n_features_to_select=2)X_t=selector.fit_transform(X,y)#切分测试集与验证集 =estimator,cv=3)selector.fit(x,y)selector.n_features_selector.support_selector.ranking_selector.grid_scores =estimator,threshold=mean)selector.fit(x,y)selector.transform(x)selector.threshold_selector.get_support

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    用XGB调XGB?我调我自己?

    现在训练集很大,训练模型相当耗时,各种配置的组合往往又非常大,所以为什么不直接学一个estimator去给当前配置打分呢?每次训练都可以为我们探索方向给予启发。 基于模型优化超参可以概括为以下流程:随机选n种配置用estimator评估这些配置从这些配置中挑出评分最高的用评分最高的配置训练模型把该配置和模型最终效果保存到estimator的训练数据中重新训练estimator Default: 55,...]>>> cs.sample_configuration()Configuration: a, Value: 27 b, Value: blue我调我自己最早都是用高斯过程最为estimator 来进行调参的,但是最近的研究显示树模型也很适合做estimator,而且高斯过程也不支持类目特征,所以用XGBoost做estimator当然是最合适的。 = dtf = pd.DataFrame(cfgs) return dtf def optimize(self): Optimize algomodel using internal score estimator

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    TensorFlow中的那些高级API

    Estimator(估算器)类Estimator类代表了一个模型,以及如何对这个模型进行训练和评估。 Experiment(实验)类Experiment类定义了如何训练模型,它与Estimator完美地集成在一起。 我们可以像如下代码创建一个Experiment对象:experiment = tf.contrib.learn.Experiment( estimator=estimator, # Estimator 除此之外,Experiment和Estimator框架将记录TensorBoard可视化的某些统计信息。 有关Estimator、Experiment和Dataset框架的注意点有一篇名为《TensorFlow Estimators:掌握高级机器学习框架中的简单性与灵活性》的文章描述了Estimator框架的高级别设计

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    资源 | 英语不行?你可以试试TensorFlow官方中文版教程

    而指南则深入介绍了 TensorFlow 的工作原理,包括高阶 API、Estimator、低阶 API 和 TensorBoard 等。 除了入门的 Keras,用于研究的 Eager Execution 和用于大规模训练的 Estimator 也都有中文介绍。 Estimator:一个高阶 API,可以提供已准备好执行大规模训练和生产的完全打包的模型。导入数据:简单的输入管道,用于将您的数据导入 TensorFlow 程序。 EstimatorEstimator:了解如何将 Estimator 用于机器学习。预创建的 Estimator:预创建的 Estimator 的基础知识。 Estimator 的数据集:使用 tf.data 输入数据。创建自定义 Estimator:编写自己的 Estimator

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    而指南则深入介绍了 TensorFlow 的工作原理,包括高阶 API、Estimator、低阶 API 和 TensorBoard 等。 除了入门的 Keras,用于研究的 Eager Execution 和用于大规模训练的 Estimator 也都有中文介绍。 Estimator:一个高阶 API,可以提供已准备好执行大规模训练和生产的完全打包的模型。导入数据:简单的输入管道,用于将您的数据导入 TensorFlow 程序。 EstimatorEstimator:了解如何将 Estimator 用于机器学习。预创建的 Estimator:预创建的 Estimator 的基础知识。 Estimator 的数据集:使用 tf.data 输入数据。创建自定义 Estimator:编写自己的 Estimator

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    TensorFlow 官方中文版教程来了

    而指南则是深入介绍了 TensorFlow 的工作原理,包括高阶 API、Estimator、加速器、低阶 API 和 TensorBoard 等等。 此外,应用在研究和实验方面的 Eager Execution 和分布式大规模训练的 Estimator 接口也有给出教程介绍使用。? Estimator,一个高阶 API,可以提供已准备好执行大规模训练和生产的完全打包的模型。导入数据,简单的输入管道,用于将您的数据导入 TensorFlow 程序。 EstimatorEstimator,了解如何将 Estimator 用于机器学习。预创建的 Estimator,预创建的 Estimator 的基础知识。检查点,保存训练进度并从您停下的地方继续。 Estimator 的数据集,使用 tf.data 输入数据。创建自定义 Estimator,编写自己的 Estimator

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