Hoe lei ons 'n TensorFlow-beramer op nadat 'n Keras-model omgeskakel is?
Om 'n TensorFlow-beramer op te lei nadat 'n Keras-model omgeskakel is, moet ons 'n reeks stappe volg. Eerstens moet ons die Keras-model omskakel in 'n TensorFlow-beramer. Dit kan gedoen word deur die `tf.keras.estimator.model_to_estimator`-funksie te gebruik. Die `model_tot_estimator`-funksie neem 'n Keras-model as inset en gee 'n TensorFlow-beramer terug wat opgelei en geëvalueer kan word.
Sodra ons die TensorFlow-beramer het, kan ons die invoerfunksie definieer vir die opleiding van die model. Die invoerfunksie is verantwoordelik vir die verskaffing van die opleidingsdata aan die model tydens die opleidingsproses. Dit behoort 'n reeks kenmerke en etikette terug te gee. Die kenmerke verteenwoordig die invoerdata, en die byskrifte verteenwoordig die verlangde uitset vir elke invoervoorbeeld.
Om die invoerfunksie te skep, kan ons die `tf.estimator.inputs.numpy_input_fn`-funksie gebruik. Hierdie funksie neem numpy skikkings as invoer en gee 'n invoerfunksie terug wat met die TensorFlow-beramer gebruik kan word. Ons moet die kenmerke en etikette as numpy skikkings aan die invoerfunksie verskaf.
Nadat ons die invoerfunksie gedefinieer het, kan ons die TensorFlow-beramer oplei deur die `estimator.train`-metode te gebruik. Hierdie metode neem die invoerfunksie as inset en lei die model op deur die verskafde opleidingsdata te gebruik. Ons kan die aantal opleidingstappe en groepgrootte vir die opleidingsproses spesifiseer.
Hier is 'n voorbeeldkodebrokkie wat die proses demonstreer om 'n TensorFlow-beramer op te lei nadat 'n Keras-model omgeskakel is:
python
import tensorflow as tf
import numpy as np
# Convert Keras model to TensorFlow estimator
keras_model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
estimator = tf.keras.estimator.model_to_estimator(keras_model)
# Define input function for training
def input_fn():
features = np.random.rand(100, 10)
labels = np.random.randint(2, size=(100,))
return features, labels
# Train the TensorFlow estimator
estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000, batch_size=32)
In hierdie voorbeeld skep ons eers 'n eenvoudige Keras-model met twee digte lae. Ons skakel dan die Keras-model om na 'n TensorFlow-beramer deur die `model_tot_estimator`-funksie te gebruik. Vervolgens definieer ons 'n invoerfunksie `input_fn` wat ewekansige opleidingsdata genereer. Ten slotte lei ons die TensorFlow-beramer op deur die `train`-metode te gebruik, wat die invoerfunksie, aantal opleidingstappe en bondelgrootte spesifiseer.
Deur hierdie stappe te volg, kan ons 'n TensorFlow-beramer effektief oplei nadat 'n Keras-model omgeskakel is.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Verhinder die gretige modus die verspreide rekenaarfunksie van TensorFlow?
- Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
- Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
- Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
- Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
- Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
- Kan Tensorflow gebruik word vir opleiding en afleiding van diep neurale netwerke (DNN's)?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer