Tensorflow를 Estimator와 함께 사용하여 Python을 사용하여 모델을 컴파일하는 방법은 무엇입니까?

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Tensorflow는 estimator와 함께 사용되어 'train' 방법의 도움으로 모델을 컴파일할 수 있습니다.

자세히 알아보기: TensorFlow란 무엇이며 Keras가 TensorFlow와 함께 신경망을 생성하는 방법은 무엇입니까?

모든 레이어에 정확히 하나의 입력 텐서와 하나의 출력 텐서가 있는 일반 레이어 스택으로 작업하는 데 사용되는 순차 모델을 구축하는 데 도움이 되는 Keras Sequential API를 사용할 것입니다.

하나 이상의 레이어를 포함하는 신경망을 컨볼루션 레이어라고 합니다. Convolutional Neural Network를 사용하여 학습 모델을 구축할 수 있습니다.

TensorFlow Text에는 TensorFlow 2.0과 함께 사용할 수 있는 텍스트 관련 클래스 및 작업 모음이 포함되어 있습니다. TensorFlow Text는 시퀀스 모델링을 전처리하는 데 사용할 수 있습니다.

Google Colaboratory를 사용하여 아래 코드를 실행하고 있습니다. Google Colab 또는 Colaboratory는 브라우저를 통해 Python 코드를 실행하는 데 도움이 되며 구성이 필요 없고 GPU(그래픽 처리 장치)에 대한 무료 액세스가 필요합니다. Colaboratory는 Jupyter Notebook을 기반으로 구축되었습니다.

Estimator는 완전한 모델에 대한 TensorFlow의 상위 수준 표현입니다. 손쉬운 확장 및 비동기식 교육을 위해 설계되었습니다.

모델은 홍채 데이터 세트를 사용하여 학습됩니다. 4개의 기능과 하나의 레이블이 있습니다.

꽃받침 길이
꽃받침 너비
꽃잎 길이
꽃잎 너비

예시

print("The model is being trained")
classifier.train(input_fn=lambda: input_fn(train, train_y, training=True), steps=5000)

코드 크레딧 -https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/premade#first_things_first

출력

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
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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>

설명

Estimator 객체가 생성되면 아래 메소드를 호출할 수 있습니다. -
모델이 학습되었습니다.
학습된 모델이 평가됩니다.
이 모델은 예측에 사용됩니다.
모델이 다시 학습됩니다.
Estimator의 train 메소드를 호출하여 수행됩니다.