For at træne en TensorFlow-estimator efter konvertering af en Keras-model, skal vi følge en række trin. Først skal vi konvertere Keras-modellen til en TensorFlow-estimator. Dette kan gøres ved at bruge funktionen `tf.keras.estimator.model_to_estimator`. "model_to_estimator"-funktionen tager en Keras-model som input og returnerer en TensorFlow-estimator, der kan trænes og evalueres.
Når vi har TensorFlow-estimatoren, kan vi definere inputfunktionen til træning af modellen. Inputfunktionen er ansvarlig for at levere træningsdata til modellen under træningsprocessen. Det skulle returnere en række funktioner og etiketter. Funktionerne repræsenterer inputdataene, og etiketterne repræsenterer det ønskede output for hvert inputeksempel.
For at oprette input-funktionen kan vi bruge funktionen `tf.estimator.inputs.numpy_input_fn`. Denne funktion tager numpy arrays som input og returnerer en inputfunktion, der kan bruges med TensorFlow-estimatoren. Vi skal levere funktionerne og etiketterne som numpy arrays til inputfunktionen.
Efter at have defineret inputfunktionen, kan vi træne TensorFlow-estimatoren ved at bruge `estimator.train`-metoden. Denne metode tager inputfunktionen som input og træner modellen ved hjælp af de medfølgende træningsdata. Vi kan angive antallet af træningstrin og batchstørrelse for træningsprocessen.
Her er et eksempel på et kodestykke, der demonstrerer processen med at træne en TensorFlow-estimator efter konvertering af en Keras-model:
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)
I dette eksempel skaber vi først en simpel Keras-model med to tætte lag. Vi konverterer derefter Keras-modellen til en TensorFlow-estimator ved hjælp af funktionen `model_to_estimator`. Dernæst definerer vi en inputfunktion 'input_fn', der genererer tilfældige træningsdata. Til sidst træner vi TensorFlow-estimatoren ved at bruge 'train'-metoden, der specificerer inputfunktionen, antallet af træningstrin og batchstørrelse.
Ved at følge disse trin kan vi effektivt træne en TensorFlow-estimator efter konvertering af en Keras-model.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Fremskridt inden for maskinlæring:
- Når en kerne er splittet med data, og originalen er privat, kan den gaflede så være offentlig, og hvis det er tilfældet, er det ikke et brud på privatlivets fred?
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Forhindrer ivrig tilstand TensorFlows distribuerede computerfunktionalitet?
- Kan Google cloud-løsninger bruges til at afkoble computing fra storage for en mere effektiv træning af ML-modellen med big data?
- Tilbyder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressourceanskaffelse og konfiguration og håndtere ressourcenedlukning, efter træningen af modellen er færdig?
- Er det muligt at træne maskinlæringsmodeller på vilkårligt store datasæt uden problemer?
- Når du bruger CMLE, kræver oprettelse af en version, at du angiver en kilde til en eksporteret model?
- Kan CMLE læse fra Google Cloud-lagringsdata og bruge en specificeret trænet model til slutninger?
Se flere spørgsmål og svar i Advance in Machine Learning