tf.contrib.learn
tf.contrib.learn은 다음을 포함하여 머신러닝의 메커니즘을 단순화하는 상위 레벨의 TensorFlow 라이브러리입니다.
- running training loops
- running evaluation loops
- managing data sets
- managing feeding
tf.contrib.learn은 많은 일반 모델을 정의합니다.
Basic usage
tf.contrib.learn을 사용하면 linear regression 프로그램이 얼마나 단순해지는지 알 수 있습니다.
import tensorflow as tf
# NumPy is often used to load, manipulate and preprocess data.
import numpy as np
# Declare list of features. We only have one real-valued feature. There are many
# other types of columns that are more complicated and useful.
features = [tf.contrib.layers.real_valued_column("x", dimension=1)]
# An estimator is the front end to invoke training (fitting) and evaluation
# (inference). There are many predefined types like linear regression,
# logistic regression, linear classification, logistic classification, and
# many neural network classifiers and regressors. The following code
# provides an estimator that does linear regression.
estimator = tf.contrib.learn.LinearRegressor(feature_columns=features)
# TensorFlow provides many helper methods to read and set up data sets.
# Here we use `numpy_input_fn`. We have to tell the function how many batches
# of data (num_epochs) we want and how big each batch should be.
x = np.array([1., 2., 3., 4.])
y = np.array([0., -1., -2., -3.])
input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x":x}, y, batch_size=4,
num_epochs=1000)
# We can invoke 1000 training steps by invoking the `fit` method and passing the
# training data set.
estimator.fit(input_fn=input_fn, steps=1000)
# Here we evaluate how well our model did. In a real example, we would want
# to use a separate validation and testing data set to avoid overfitting.
estimator.evaluate(input_fn=input_fn)실행 결과는 다음과 같습니다.
{'global_step': 1000, 'loss': 1.9650059e-11}A custom model
tf.contrib.learn은 미리 정의된 모델들만 제공하지 않습니다. TensorFlow에 내장되어 있지 않은 커스텀 모델을 만들 수 있습니다. tf.contrib.learn의 data set, feeding, training 등 높은 수준의 추상화는 유지할 수 있습니다. 설명을 위해, 낮은 수준은 TensorFlow API를 이용하여 linear regression에 대한 equivalent 모델을 구현하는 방법을 나타냅니다.
tf.contrib.leanr을 이용하여 커스텀 모델을 정의하기 위해, tf.contrib.learn.Estimator를 사용해야 합니다. tf.contrib.learn.LinearRegressor는 tf.contrib.learn.Estimator의 서브 클래스입니다. Estimator를 sub-classing하는 대신에 Estimator에 model_fn 함수를 제공합니다. tf.contrib.learn은 prediction, training step, loss를 evaluate할 수 있는 방법을 알려줍니다. 코드는 다음과 같습니다.
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Declare list of features, we only have one real-valued feature
def model(features, labels, mode):
# Build a linear model and predict values
W = tf.get_variable("W", [1], dtype=tf.float64)
b = tf.get_variable("b", [1], dtype=tf.float64)
y = W*features['x'] + b
# Loss sub-graph
loss = tf.reduce_sum(tf.square(y - labels))
# Training sub-graph
global_step = tf.train.get_global_step()
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = tf.group(optimizer.minimize(loss),
tf.assign_add(global_step, 1))
# ModelFnOps connects subgraphs we built to the
# appropriate functionality.
return tf.contrib.learn.ModelFnOps(
mode=mode, predictions=y,
loss= loss,
train_op=train)
estimator = tf.contrib.learn.Estimator(model_fn=model)
# define our data set
x=np.array([1., 2., 3., 4.])
y=np.array([0., -1., -2., -3.])
input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x": x}, y, 4, num_epochs=1000)
# train
estimator.fit(input_fn=input_fn, steps=1000)
# evaluate our model
print(estimator.evaluate(input_fn=input_fn, steps=10))결과는 다음과 같습니다.
{'loss': 5.9819476e-11, 'global_step': 1000}커스텀 모델 함수의 내용이 낮은 수준 API의 수동 모델 training loop와 얼마나 유사한지 주목하세요.
출처
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