Hoe bou ons 'n lineêre klassifiseerder deur TensorFlow se skattingsraamwerk in Google Wolk-masjienleer te gebruik?
Om 'n lineêre klassifiseerder te bou deur TensorFlow se skattingsraamwerk in Google Wolkmasjienleer te gebruik, kan jy 'n stap-vir-stap proses volg wat datavoorbereiding, modeldefinisie, opleiding, evaluering en voorspelling behels. Hierdie omvattende verduideliking sal jou deur elkeen van hierdie stappe lei en 'n didaktiese waarde verskaf wat gebaseer is op feitekennis.
1. Datavoorbereiding:
Voordat 'n lineêre klassifiseerder gebou word, is dit noodsaaklik om die data voor te berei. Dit behels die versameling en voorafverwerking van die datastel. In die geval van 'n modegebruiksgeval, kan die datastel bestaan uit beelde van mode-items gemerk met hul ooreenstemmende kategorieë (bv. rokke, hemde, broeke). Die datastel moet in opleiding- en evalueringsstelle verdeel word, gewoonlik met 'n 80-20 of 70-30 verhouding.
2. Modeldefinisie:
Vervolgens moet jy die lineêre klassifiseerdermodel definieer deur TensorFlow se skattingsraamwerk te gebruik. Hierdie raamwerk bied 'n hoëvlak-API wat die proses van bou, opleiding en implementering van masjienleermodelle vergemaklik. Om 'n lineêre klassifiseerder te definieer, kan jy die voorafgeboude `LinearClassifier`-klas gebruik wat deur TensorFlow verskaf word. Hierdie klas laat jou toe om die kenmerkkolomme, optimeerder en ander parameters van die lineêre model te spesifiseer.
Hier is 'n voorbeeld van hoe om 'n lineêre klassifiseerder te definieer met behulp van TensorFlow se skattingsraamwerk:
python voer tensorvloei in as tf # Definieer kenmerkkolomme feature_columns = [ tf.feature_column.numeric_column('feature1'), tf.feature_column.numeric_column('feature2'), ... ] # Definieer lineêre klassifiseerder lineêre_klassifiseerder = tf. feature_columns=feature_columns, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), n_classes=NUM_CLASSES )
In die voorbeeld hierbo verteenwoordig `kenmerkkolomme` die invoerkenmerke van die model, wat numeries of kategories kan wees. Die `optimizer`-parameter spesifiseer die optimaliseringsalgoritme wat tydens opleiding gebruik moet word, en `n_classes` is die aantal teikenklasse in die klassifikasieprobleem.
3. Opleiding:
Sodra die model gedefinieer is, kan jy dit oplei deur die opleidingsdatastel te gebruik. TensorFlow se skattingsraamwerk bied 'n gerieflike `trein`-metode wat sorg vir die opleidingsproses. Jy moet die opleidingdatastel, die aantal opleidingstappe en enige bykomende konfigurasieparameters verskaf.
Hier is 'n voorbeeld van hoe om die lineêre klassifiseerder op te lei:
python # Definieer invoerfunksie vir opleiding train_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn( x={'feature1': train_feature1, 'feature2': train_feature2, ...}, y=train_labels, batch_size=BATCH_SIZE =Geen, skuifel=Waar ) # Lei die lineêre klassifiseerder linear_classifier.train( input_fn=train_input_fn, steps=NUM_TRAIN_STEPS )
In die voorbeeld hierbo is `train_input_fn` 'n invoerfunksie wat die opleidingsdata aan die model verskaf. Die `x`-parameter verteenwoordig die invoerkenmerke, en `y` verteenwoordig die ooreenstemmende etikette. Die `batch_size`-parameter spesifiseer die aantal monsters wat in elke opleidingstap verwerk moet word, en `num_epochs` bepaal die aantal kere wat die opleidingdatastel herhaal sal word. Die `shuffle`-parameter verseker dat die opleidingsdata lukraak voor elke epog geskommel word. Laastens, `stappe` dui die totale aantal opleidingstappe aan wat uitgevoer moet word.
4. Evaluering:
Nadat die lineêre klassifiseerder opgelei is, is dit van kardinale belang om die prestasie daarvan te evalueer met behulp van die evalueringsdatastel. TensorFlow se skattingsraamwerk verskaf 'n 'evalueer'-metode wat verskeie evalueringsmaatstawwe, soos akkuraatheid, akkuraatheid, herroeping en F1-telling, bereken.
Hier is 'n voorbeeld van hoe om die lineêre klassifiseerder te evalueer:
luislang # Definieer invoerfunksie vir evaluering eval_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn( x={'feature1': eval_feature1, 'feature2': eval_feature2, ...}, y=eval_labels, num,_epshuffs, num =Onwaar ) # Evalueer die lineêre klassifiseerder evaluasie = linear_classifier.evaluate(input_fn=eval_input_fn) # Druk evaluasie statistieke vir sleutel, waarde in evaluation.items(): print(f'{key}: {value}')
In die voorbeeld hierbo is `eval_input_fn` 'n invoerfunksie wat die evalueringsdata aan die model verskaf. Die `num_epochs`-parameter is op 1 gestel om te verseker dat die evaluering slegs een keer uitgevoer word. Die `shuffle`-parameter is op Vals gestel om die volgorde van die evalueringdatastel te handhaaf. Die `evalueer`-metode gee 'n woordeboek van evalueringsmetrieke terug, wat gedruk of verder ontleed kan word.
5. Voorspelling:
Sodra die lineêre klassifiseerder opgelei en geëvalueer is, kan dit gebruik word om voorspellings op nuwe, onsigbare data te maak. TensorFlow se skattingsraamwerk verskaf 'n `voorspel` metode wat voorspellings genereer gebaseer op die opgeleide model.
Hier is 'n voorbeeld van hoe om die lineêre klassifiseerder vir voorspelling te gebruik:
python # Definieer invoerfunksie vir voorspelling predict_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn( x={'feature1': predict_feature1, 'feature2': predict_feature2, ...}, num_epochs=1, shuffle) #=False Genereer voorspellings deur gebruik te maak van die lineêre klassifiseerder voorspellings = linear_classifier.predict(input_fn=predict_input_fn) # Verwerk die voorspellings vir voorspelling in voorspellings: # Verwerk elke voorspelling ...
In die voorbeeld hierbo is `predict_input_fn` 'n invoerfunksie wat die data verskaf waarvoor voorspellings gemaak moet word. Die `num_epochs`-parameter is op 1 gestel om te verseker dat voorspellings net een keer gegenereer word. Die `shuffle`-parameter is op Vals gestel om die volgorde van die voorspellingsdata te handhaaf. Die `voorspel`-metode gee 'n iterator oor die voorspellings terug, wat verwerk kan word soos nodig.
Deur hierdie stappe te volg, kan jy 'n lineêre klassifiseerder bou deur TensorFlow se skattingsraamwerk in Google Cloud Machine Learning te gebruik. Hierdie benadering laat jou toe om die krag van TensorFlow en die skaalbaarheid van Google Wolk te benut vir opleiding, evaluering en implementering van masjienleermodelle.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is die onderskeid tussen toesig-, nie-toesig- en versterkende leerbenaderings?
- Is dit korrek dat aanvanklike datastel in drie hoofsubstelle gespoeg kan word: die opleidingstel, die valideringstel (om parameters te verfyn) en die toetsstel (nagaan prestasie op ongesiene data)?
- Wat is Google Wolkplatform (GCP)?
- Wat is 'n besluitboom?
- Hoe om te weet watter algoritme meer data benodig as die ander?
- Wat is die metodes om datastelle vir masjienleermodel-opleiding in te samel?
- Hoeveel data is nodig vir opleiding?
- Hoe lyk die proses van etikettering van data en wie voer dit uit?
- Wat presies is die uitsetetikette, teikenwaardes en eienskappe?
- Moet kenmerke wat data verteenwoordig in 'n numeriese formaat wees en in kenmerkkolomme georganiseer word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning