淺析Estimator、model_fn與EstimatorSpec

參考閱讀：https://zhuanlan.zhihu.com/p/74857888

文章目錄

綜合對比
- - Estimator
  - model_fn
  - EstimatorSpec
  - 關系
  - 總結
Estimator
- - 主要功能
  - 構造函數參數
  - 示例用法
  - 小結
model_fn
EstimatorSpec
- - 字段解釋
  - 解釋代碼
  - 用途

綜合對比

Estimator、model_fn 和 EstimatorSpec 是 TensorFlow 中用于構建、訓練和評估模型的三個核心組件。它們之間的關系可以總結如下：

Estimator

定義: Estimator 是 TensorFlow 提供的高層 API，用于簡化和標準化模型的訓練、評估和預測。
功能:
- 封裝訓練、評估和預測的邏輯。
- 管理檢查點、日志記錄和模型保存。
- 提供一致的接口來處理不同類型的模型。
參數:
- model_fn: 定義模型的函數。
- model_dir: 模型保存目錄。
- config: 執行環境的配置信息。
- params: 超參數字典。
- warm_start_from: 熱啟動配置。

model_fn

定義: model_fn 是一個函數，定義了模型的結構和行為。它由 Estimator 在訓練、評估和預測時調用。
功能:
- 構建模型的計算圖。
- 根據運行模式（TRAIN、EVAL、PREDICT）返回不同的操作。
- 接受特征、標簽、模式、超參數和配置信息作為輸入。
返回值:
- 返回一個 EstimatorSpec 對象，定義了模型在不同模式下的行為。

EstimatorSpec

定義: EstimatorSpec 是一個對象，包含了模型在訓練、評估和預測模式下的所有必要信息。
功能:
- 定義模型的預測、損失、訓練操作和評估指標。
- 提供一致的接口，使 Estimator 能夠在不同模式下正確運行模型。
字段:
- mode: 運行模式（TRAIN、EVAL、PREDICT）。
- predictions: 預測結果。
- loss: 損失值。
- train_op: 訓練操作。
- eval_metric_ops: 評估指標操作。
- export_outputs: 導出輸出。
- training_chief_hooks, training_hooks, scaffold, evaluation_hooks, prediction_hooks: 各種鉤子和腳手架對象，用于在不同階段執行自定義操作。

關系

Estimator 使用 model_fn:
- Estimator 調用 model_fn 來構建模型的計算圖并定義其行為。
- model_fn 接受特征、標簽、模式、超參數和配置信息，并返回一個 EstimatorSpec 對象。
model_fn 返回 EstimatorSpec:
- model_fn 根據當前的運行模式（TRAIN、EVAL、PREDICT）創建并返回一個 EstimatorSpec 對象。
- EstimatorSpec 對象包含了模型在當前模式下所需的所有操作和輸出。
Estimator 使用 EstimatorSpec:
- Estimator 使用 EstimatorSpec 中定義的操作來執行訓練、評估和預測。
- 根據 EstimatorSpec 中的信息，Estimator 知道如何處理模型的預測、損失計算和訓練步驟。

總結

Estimator 是高層接口，用于管理和運行模型。
model_fn 是用戶定義的函數，用于構建模型的計算圖并返回 EstimatorSpec。
EstimatorSpec 定義了模型在不同模式下的行為，由 model_fn 返回，并由 Estimator 使用。

Estimator

Estimator 是 TensorFlow 提供的一個高層 API，用于簡化模型的訓練和評估。它封裝了一個模型，模型通過 model_fn 指定。Estimator 負責處理訓練、評估和預測所需的所有操作，并將結果輸出到指定的目錄。

主要功能

模型訓練、評估和預測: Estimator 封裝了這些操作，簡化了模型的開發和部署過程。
模型保存和恢復: 所有輸出（如檢查點、事件文件等）都寫入 model_dir，或其子目錄。這樣可以方便地保存和恢復模型。
運行配置: 通過 config 參數，Estimator 可以獲取有關執行環境的信息，并將其傳遞給 model_fn。
超參數傳遞: 通過 params 參數，Estimator 可以將超參數傳遞給 model_fn 和輸入函數。

構造函數參數

model_fn: 模型函數，定義了如何構建模型。它接受以下參數：
- features: 從 input_fn 返回的特征，通常是 Tensor 或 Tensor 字典。
- labels: 從 input_fn 返回的標簽，通常是 Tensor 或 Tensor 字典。在預測模式下，labels 為 None。
- mode: 運行模式，可以是 TRAIN、EVAL 或 PREDICT。
- params: 超參數字典，包含傳遞給 Estimator 的超參數。
- config: RunConfig 對象，包含執行環境的配置信息。
model_dir: 模型參數、圖等的保存目錄，也可以用于從目錄加載檢查點以繼續訓練之前保存的模型。
config: RunConfig 配置對象，包含執行環境的配置信息。如果model_fn函數也定義config這個變量，則會將config傳給model_fn。
params: 超參數字典，包含傳遞給 model_fn 的超參數。
warm_start_from: 檢查點或 SavedModel 的文件路徑，用于熱啟動，或一個 WarmStartSettings 對象以完全配置熱啟動。

示例用法

創建一個 Estimator 實例：

estimator = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=[categorical_feature_a_emb, categorical_feature_b_emb],hidden_units=[1024, 512, 256],warm_start_from="/path/to/checkpoint/dir"
)

定義 model_fn：

def my_model_fn(features, labels, mode, params):# 構建模型logits = build_model(features, mode, params)predictions = {'classes': tf.argmax(input=logits, axis=1),'probabilities': tf.nn.softmax(logits)}# PREDICT 模式if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT:return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, predictions=predictions)# 計算損失loss = tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=labels, logits=logits)# 訓練操作if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=params['learning_rate'])train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=tf.train.get_global_step())return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, train_op=train_op)# 評估指標eval_metric_ops = {'accuracy': tf.metrics.accuracy(labels=labels, predictions=predictions['classes'])}return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, eval_metric_ops=eval_metric_ops)

使用 Estimator 進行訓練、評估和預測：

# 訓練
estimator.train(input_fn=train_input_fn, steps=1000)# 評估
eval_result = estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn)
print(eval_result)# 預測
predictions = estimator.predict(input_fn=predict_input_fn)
for pred in predictions:print(pred)

小結

Estimator 提供了一種結構化的方法來定義和管理 TensorFlow 模型，使得模型的訓練、評估和預測更加方便和標準化。它通過 model_fn 將模型的構建與訓練、評估和預測邏輯分離，并且通過配置和參數化提供了靈活性。

model_fn

輸入：

features: 從 input_fn 返回的特征，通常是 Tensor 或 Tensor 字典。
labels: 從 input_fn 返回的標簽，通常是 Tensor 或 Tensor 字典。在預測模式下，labels 為 None。
mode: 運行模式，可以是 TRAIN、EVAL 或 PREDICT。
params: 超參數字典，包含傳遞給 Estimator 的超參數。
config: RunConfig 對象，包含執行環境的配置信息。

返回值：
一個EstimatorSpec

前兩個參數是從輸入函數中返回的特征和標簽批次；也就是說，features 和 labels 是模型將使用的數據。

params 是一個字典，它可以傳入許多參數用來構建網絡或者定義訓練方式等。例如通過設置params[‘n_classes’]來定義最終輸出節點的個數等。
config 通常用來控制checkpoint或者分布式什么，這里不深入研究。
mode 參數表示調用程序是請求訓練、評估還是預測，分別通過tf.estimator.ModeKeys.TRAIN / EVAL / PREDICT 來定義。另外通過觀察DNNClassifier的源代碼可以看到，mode這個參數并不用手動傳入，因為Estimator會自動調整。例如當你調用estimator.train(…)的時候，mode則會被賦值tf.estimator.ModeKeys.TRAIN。

模型有訓練，驗證和測試三種階段，而且對于不同模式，對數據有不同的處理方式。例如在訓練階段，我們需要將數據喂給模型，模型基于輸入數據給出預測值，然后我們在通過預測值和真實值計算出loss，最后用loss更新網絡參數，而在評估階段，我們則不需要反向傳播更新網絡參數，換句話說，model_fn需要對三種模式設置三套代碼。

EstimatorSpec

collections.namedtuple 是 Python 標準庫中的一個函數，用于創建不可變的、具名的元組（named tuple）。這些具名元組可以像類一樣使用，有字段名稱，使代碼更具可讀性和可維護性。

在這段代碼中，collections.namedtuple 被用來創建一個名為 EstimatorSpec 的具名元組，它包含了一組用于定義模型在不同模式下行為的字段。以下是每個字段的解釋：

字段解釋

mode: 模式，表示當前的運行模式，可以是訓練（TRAIN）、評估（EVAL）或預測（PREDICT）模式。
predictions: 預測值，可以是一個 Tensor 或 Tensor 字典，用于預測模式下輸出結果。
loss: 損失值，一個標量 Tensor，表示模型的損失，用于訓練和評估模式。
train_op: 訓練操作，表示在訓練模式下執行的操作（通常是優化步驟）。
eval_metric_ops: 評估指標操作，是一個字典，包含評估模式下的度量結果。
export_outputs: 導出輸出，是一個字典，定義了模型在導出為 SavedModel 時的輸出簽名。
training_chief_hooks: 主訓練鉤子，是一個迭代器，包含在主 worker 上運行的 SessionRunHook 對象。
training_hooks: 訓練鉤子，是一個迭代器，包含在所有 worker 上運行的 SessionRunHook 對象。
scaffold: 腳手架，是一個 tf.train.Scaffold 對象，用于設置初始化、保存和恢復操作。
evaluation_hooks: 評估鉤子，是一個迭代器，包含在評估過程中運行的 SessionRunHook 對象。
prediction_hooks: 預測鉤子，是一個迭代器，包含在預測過程中運行的 SessionRunHook 對象。

解釋代碼

collections.namedtuple('EstimatorSpec', ['mode', 'predictions', 'loss', 'train_op', 'eval_metric_ops','export_outputs', 'training_chief_hooks', 'training_hooks', 'scaffold','evaluation_hooks', 'prediction_hooks'
])