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Python tf.estimator.Estimator用法及代码示例


用于训练和评估 TensorFlow 模型的 Estimator 类。

警告：不建议将估算器用于新代码。估算器运行tf.compat.v1.Session-style 代码更难正确编写，并且可能出现意外行为，尤其是与 TF 2 代码结合使用时。估算器确实属于我们的兼容性保证，但不会收到除安全漏洞以外的任何修复。见迁移指南详情。

继承自：Estimator

用法

tf.estimator.Estimator(
    model_fn, model_dir=None, config=None, params=None, warm_start_from=None
)

参数

  • model_fn 模型函数。遵循签名：
    • features -- 这是从 input_fn 返回的第一项，传递给 train , evaluate 和 predict 。这应该是一个相同的 tf.Tensor 或 dict。
    • labels -- 这是从传递给 train , evaluate 和 predict 的 input_fn 返回的第二项。这应该是相同的单个tf.Tensor 或dict(对于multi-head 型号)。如果 mode 是 tf.estimator.ModeKeys.PREDICT ， labels=None 将被传递。如果 model_fn 的签名不接受 mode ，则 model_fn 必须仍然能够处理 labels=None 。
    • mode -- 可选。指定这是训练、评估还是预测。见tf.estimator.ModeKeys。 params -- 可选的 dict 超参数。将接收 params 参数中传递给 Estimator 的内容。这允许通过超参数调整来配置 Estimator。
    • config -- 可选的 estimator.RunConfig 对象。将接收作为其config 参数或默认值传递给 Estimator 的内容。允许根据 num_ps_replicas 或 model_dir 等配置在 model_fn 中进行设置。
    • 返回 -- tf.estimator.EstimatorSpec
  • model_dir 保存模型参数、图形等的目录。这也可用于将检查点从目录加载到估计器中，以继续训练先前保存的模型。如果PathLike 对象，路径将被解析。如果 None ，如果设置，将使用 config 中的 model_dir。如果两者都设置，则它们必须相同。如果两者都是 None ，将使用临时目录。
  • config estimator.RunConfig 配置对象。
  • params dict 的超参数将被传递到 model_fn 。键是参数的名称，值是基本的 Python 类型。
  • warm_start_from 检查点或 SavedModel 的可选字符串文件路径以进行热启动，或 tf.estimator.WarmStartSettings 对象以完全配置热启动。如果没有，只有 TRAINABLE 变量是热启动的。如果提供了字符串文件路径而不是 tf.estimator.WarmStartSettings ，则所有变量都是热启动的，并且假定词汇表和 tf.Tensor 名称不变。

抛出

  • ValueError model_fn 的参数与 params 不匹配。
  • ValueError 如果这是通过子类调用的，并且该类覆盖了 Estimator 的成员。

属性

  • config
  • export_savedmodel
  • model_dir
  • model_fn 返回绑定到 self.params 的 model_fn 。
  • params

Estimator 对象包装了由 model_fn 指定的模型，该模型在给定输入和许多其他参数的情况下，返回执行训练、评估或预测所需的操作。

所有输出(检查点、事件文件等)都写入 model_dir 或其子目录。如果未设置model_dir，则使用临时目录。

config 参数可以传递 tf.estimator.RunConfig 对象，其中包含有关执行环境的信息。如果 model_fn 有一个名为 "config" 的参数(并且以相同的方式输入函数)，它会被传递给 model_fn 。如果未传递 config 参数，则由 Estimator 实例化。不传递配置意味着使用对本地执行有用的默认值。 Estimator 使配置对模型可用(例如，允许基于可用工人数量的专业化)，并且还使用它的一些字段来控制内部，特别是关于检查点。

params 参数包含超参数。如果 model_fn 有一个名为 "params" 的参数，它会被传递给 model_fn ，并以相同的方式传递给输入函数。 Estimator 只传递参数，它不检查它。因此，params 的结构完全取决于开发人员。

Estimator 的任何方法都不能在子类中被覆盖(其构造函数强制执行此操作)。子类应该使用model_fn 来配置基类，并且可以添加实现特殊函数的方法。

有关详细信息，请参阅估算器。

热启动 Estimator ：

estimator = tf.estimator.DNNClassifier(
    feature_columns=[categorical_feature_a_emb, categorical_feature_b_emb],
    hidden_units=[1024, 512, 256],
    warm_start_from="/path/to/checkpoint/dir")

有关热启动配置的更多详细信息，请参阅tf.estimator.WarmStartSettings。

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.estimator.Estimator。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。