สามารถใช้ Tensorflow กับตัวประมาณเพื่อคอมไพล์โมเดลโดยใช้วิธี 'train'
อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร
เราจะใช้ Keras Sequential API ซึ่งมีประโยชน์ในการสร้างแบบจำลองตามลำดับที่ใช้ในการทำงานกับสแต็กเลเยอร์ธรรมดา โดยที่ทุกเลเยอร์มีอินพุตเทนเซอร์หนึ่งตัวและเอาต์พุตเทนเซอร์หนึ่งรายการ
โครงข่ายประสาทเทียมที่มีอย่างน้อยหนึ่งชั้นเรียกว่าชั้น Convolutional เราสามารถใช้ Convolutional Neural Network เพื่อสร้างแบบจำลองการเรียนรู้
TensorFlow Text มีคอลเลกชั่นของคลาสที่เกี่ยวข้องกับข้อความและ ops ที่สามารถใช้ได้กับ TensorFlow 2.0 สามารถใช้ข้อความ TensorFlow เพื่อประมวลผลการสร้างแบบจำลองลำดับล่วงหน้าได้
เรากำลังใช้ Google Colaboratory เพื่อเรียกใช้โค้ดด้านล่าง Google Colab หรือ Colaboratory ช่วยเรียกใช้โค้ด Python บนเบราว์เซอร์และไม่ต้องมีการกำหนดค่าใดๆ และเข้าถึง GPU ได้ฟรี (หน่วยประมวลผลกราฟิก) Colaboratory ถูกสร้างขึ้นบน Jupyter Notebook
Estimator คือการแสดงโมเดลที่สมบูรณ์ของ TensorFlow ในระดับสูง ออกแบบมาเพื่อการปรับขนาดและการฝึกแบบอะซิงโครนัสที่ง่ายดาย
โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ชุดข้อมูลไอริส มี 4 คุณสมบัติและหนึ่งป้ายกำกับ
- ความยาวของกลีบเลี้ยง
- ความกว้างของกลีบเลี้ยง
- ความยาวของกลีบดอก
- ความกว้างของกลีบดอก
ตัวอย่าง
print("The model is being trained")
classifier.train(input_fn=lambda: input_fn(train, train_y, training=True), steps=5000) เครดิตโค้ด −https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/premade#first_things_first
ผลลัพธ์
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/training/training_util.py:236: Variable.initialized_value (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use Variable.read_value. Variables in 2.X are initialized automatically both in eager and graph (inside tf.defun) contexts.
INFO:tensorflow:Calling model_fn.
WARNING:tensorflow:Layer dnn is casting an input tensor from dtype float64 to the layer's dtype of float32, which is new behavior in TensorFlow 2. The layer has dtype float32 because its dtype defaults to floatx.
If you intended to run this layer in float32, you can safely ignore this warning. If in doubt, this warning is likely only an issue if you are porting a TensorFlow 1.X model to TensorFlow 2.
To change all layers to have dtype float64 by default, call `tf.keras.backend.set_floatx('float64')`. To change just this layer, pass dtype='float64' to the layer constructor. If you are the author of this layer, you can disable autocasting by passing autocast=False to the base Layer constructor.
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/optimizer_v2/adagrad.py:83: calling Constant.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor
INFO:tensorflow:Done calling model_fn.
INFO:tensorflow:Create CheckpointSaverHook.
INFO:tensorflow:Graph was finalized.
INFO:tensorflow:Running local_init_op.
INFO:tensorflow:Done running local_init_op.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 0...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 0 into /tmp/tmpbhg2uvbr/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 0...
INFO:tensorflow:loss = 1.1140382, step = 0
INFO:tensorflow:global_step/sec: 312.415
INFO:tensorflow:loss = 0.8781501, step = 100 (0.321 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 375.535
INFO:tensorflow:loss = 0.80712265, step = 200 (0.266 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 372.712
INFO:tensorflow:loss = 0.7615077, step = 300 (0.268 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 368.782
INFO:tensorflow:loss = 0.733555, step = 400 (0.271 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 372.689
INFO:tensorflow:loss = 0.6983943, step = 500 (0.268 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 370.308
INFO:tensorflow:loss = 0.67940104, step = 600 (0.270 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 373.374
INFO:tensorflow:loss = 0.65386146, step = 700 (0.268 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 368.335
INFO:tensorflow:loss = 0.63730353, step = 800 (0.272 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 371.575
INFO:tensorflow:loss = 0.61313766, step = 900 (0.269 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 371.975
INFO:tensorflow:loss = 0.6123625, step = 1000 (0.269 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 369.615
INFO:tensorflow:loss = 0.5957534, step = 1100 (0.270 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 374.054
INFO:tensorflow:loss = 0.57203, step = 1200 (0.267 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 369.713
INFO:tensorflow:loss = 0.56556034, step = 1300 (0.270 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 366.202
INFO:tensorflow:loss = 0.547443, step = 1400 (0.273 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 361.407
INFO:tensorflow:loss = 0.53326523, step = 1500 (0.277 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 367.461
INFO:tensorflow:loss = 0.51837724, step = 1600 (0.272 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 364.181
INFO:tensorflow:loss = 0.5281174, step = 1700 (0.275 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 368.139
INFO:tensorflow:loss = 0.5139683, step = 1800 (0.271 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 366.277
INFO:tensorflow:loss = 0.51073176, step = 1900 (0.273 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 366.634
INFO:tensorflow:loss = 0.4949246, step = 2000 (0.273 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 364.732
INFO:tensorflow:loss = 0.49381495, step = 2100 (0.274 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 365.006
INFO:tensorflow:loss = 0.48916715, step = 2200 (0.274 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 366.902
INFO:tensorflow:loss = 0.48790723, step = 2300 (0.273 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 362.232
INFO:tensorflow:loss = 0.47671652, step = 2400 (0.276 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 368.592
INFO:tensorflow:loss = 0.47324088, step = 2500 (0.271 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 371.611
INFO:tensorflow:loss = 0.46822113, step = 2600 (0.269 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 362.345
INFO:tensorflow:loss = 0.4621966, step = 2700 (0.276 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 362.788
INFO:tensorflow:loss = 0.47817266, step = 2800 (0.275 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 368.473
INFO:tensorflow:loss = 0.45853442, step = 2900 (0.271 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 360.944
INFO:tensorflow:loss = 0.44062576, step = 3000 (0.277 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 370.982
INFO:tensorflow:loss = 0.4331399, step = 3100 (0.269 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 366.248
INFO:tensorflow:loss = 0.45120597, step = 3200 (0.273 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 371.703
INFO:tensorflow:loss = 0.4403404, step = 3300 (0.269 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 362.176
INFO:tensorflow:loss = 0.42405623, step = 3400 (0.276 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 363.283
INFO:tensorflow:loss = 0.41672814, step = 3500 (0.275 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 363.529
INFO:tensorflow:loss = 0.42626005, step = 3600 (0.275 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 367.348
INFO:tensorflow:loss = 0.4089098, step = 3700 (0.272 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 363.067
INFO:tensorflow:loss = 0.41276374, step = 3800 (0.275 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 364.771
INFO:tensorflow:loss = 0.4112524, step = 3900 (0.274 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 363.167
INFO:tensorflow:loss = 0.39261794, step = 4000 (0.275 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 362.082
INFO:tensorflow:loss = 0.41160905, step = 4100 (0.276 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 364.979
INFO:tensorflow:loss = 0.39620766, step = 4200 (0.274 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 363.323
INFO:tensorflow:loss = 0.39696264, step = 4300 (0.275 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 361.25
INFO:tensorflow:loss = 0.38196522, step = 4400 (0.277 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 365.666
INFO:tensorflow:loss = 0.38667366, step = 4500 (0.274 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 361.202
INFO:tensorflow:loss = 0.38149032, step = 4600 (0.277 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 365.038
INFO:tensorflow:loss = 0.37832782, step = 4700 (0.274 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 366.375
INFO:tensorflow:loss = 0.3726803, step = 4800 (0.273 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 366.474
INFO:tensorflow:loss = 0.37167495, step = 4900 (0.273 sec)
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 5000...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 5000 into /tmp/tmpbhg2uvbr/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 5000...
INFO:tensorflow:Loss for final step: 0.36297452.
<tensorflow_estimator.python.estimator.canned.dnn.DNNClassifierV2 at 0x7fc9983ed470> คำอธิบาย
- เมื่อสร้างออบเจ็กต์ Estimator แล้ว สามารถเรียกเมธอดด้านล่างได้ −
- นางแบบได้รับการอบรม
- มีการประเมินแบบจำลองการฝึกอบรม
- โมเดลนี้ใช้สำหรับการทำนาย
- โมเดลได้รับการฝึกอบรมอีกครั้ง
- ทำได้โดยการเรียกวิธีการรถไฟของผู้ประมาณการ
