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अवलोकन
आप एकरसता और अन्य आकार की बाधाओं के साथ केरस मॉडल बनाने के लिए टीएफएल केरस परतों का उपयोग कर सकते हैं। यह उदाहरण TFL परतों का उपयोग करके UCI हृदय डेटासेट के लिए कैलिब्रेटेड जाली मॉडल बनाता है और प्रशिक्षित करता है।
एक कैलिब्रेटेड जाली मॉडल में, प्रत्येक सुविधा एक से तब्दील हो जाता है tfl.layers.PWLCalibration या एक tfl.layers.CategoricalCalibration परत और परिणाम nonlinearly एक का उपयोग कर जुड़े हुए हैं tfl.layers.Lattice ।
सेट अप
TF जाली पैकेज स्थापित करना:
pip install -q tensorflow-lattice pydot
आवश्यक पैकेज आयात करना:
import tensorflow as tf
import logging
import numpy as np
import pandas as pd
import sys
import tensorflow_lattice as tfl
from tensorflow import feature_column as fc
logging.disable(sys.maxsize)
UCI Statlog (हार्ट) डेटासेट डाउनलोड करना:
# UCI Statlog (Heart) dataset.
csv_file = tf.keras.utils.get_file(
'heart.csv', 'http://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/heart.csv')
training_data_df = pd.read_csv(csv_file).sample(
frac=1.0, random_state=41).reset_index(drop=True)
training_data_df.head()
इस गाइड में प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले डिफ़ॉल्ट मान सेट करना:
LEARNING_RATE = 0.1
BATCH_SIZE = 128
NUM_EPOCHS = 100
अनुक्रमिक केरस मॉडल
यह उदाहरण एक अनुक्रमिक केरस मॉडल बनाता है और केवल TFL परतों का उपयोग करता है।
जाली परतों उम्मीद input[i] के भीतर होने का [0, lattice_sizes[i] - 1.0] , इसलिए हम जाली अंशांकन परतों से आगे आकार तो हम ठीक से अंशांकन परतों के उत्पादन रेंज निर्दिष्ट कर सकते हैं निर्धारित करने होंगे।
# Lattice layer expects input[i] to be within [0, lattice_sizes[i] - 1.0], so
lattice_sizes = [3, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
हम एक का उपयोग tfl.layers.ParallelCombination समूह को एक साथ अंशांकन परतों जो आदेश में एक अनुक्रमिक मॉडल बनाने के लिए सक्षम होने के लिए में समानांतर में क्रियान्वित किया जा करने के लिए परत।
combined_calibrators = tfl.layers.ParallelCombination()
हम प्रत्येक सुविधा के लिए एक अंशांकन परत बनाते हैं और इसे समानांतर संयोजन परत में जोड़ते हैं। सांख्यिक सुविधाओं के लिए उपयोग हम tfl.layers.PWLCalibration , और स्पष्ट सुविधाओं के लिए उपयोग हम tfl.layers.CategoricalCalibration ।
# ############### age ###############
calibrator = tfl.layers.PWLCalibration(
# Every PWLCalibration layer must have keypoints of piecewise linear
# function specified. Easiest way to specify them is to uniformly cover
# entire input range by using numpy.linspace().
input_keypoints=np.linspace(
training_data_df['age'].min(), training_data_df['age'].max(), num=5),
# You need to ensure that input keypoints have same dtype as layer input.
# You can do it by setting dtype here or by providing keypoints in such
# format which will be converted to desired tf.dtype by default.
dtype=tf.float32,
# Output range must correspond to expected lattice input range.
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[0] - 1.0,
)
combined_calibrators.append(calibrator)
# ############### sex ###############
# For boolean features simply specify CategoricalCalibration layer with 2
# buckets.
calibrator = tfl.layers.CategoricalCalibration(
num_buckets=2,
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[1] - 1.0,
# Initializes all outputs to (output_min + output_max) / 2.0.
kernel_initializer='constant')
combined_calibrators.append(calibrator)
# ############### cp ###############
calibrator = tfl.layers.PWLCalibration(
# Here instead of specifying dtype of layer we convert keypoints into
# np.float32.
input_keypoints=np.linspace(1, 4, num=4, dtype=np.float32),
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[2] - 1.0,
monotonicity='increasing',
# You can specify TFL regularizers as a tuple ('regularizer name', l1, l2).
kernel_regularizer=('hessian', 0.0, 1e-4))
combined_calibrators.append(calibrator)
# ############### trestbps ###############
calibrator = tfl.layers.PWLCalibration(
# Alternatively, you might want to use quantiles as keypoints instead of
# uniform keypoints
input_keypoints=np.quantile(training_data_df['trestbps'],
np.linspace(0.0, 1.0, num=5)),
dtype=tf.float32,
# Together with quantile keypoints you might want to initialize piecewise
# linear function to have 'equal_slopes' in order for output of layer
# after initialization to preserve original distribution.
kernel_initializer='equal_slopes',
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[3] - 1.0,
# You might consider clamping extreme inputs of the calibrator to output
# bounds.
clamp_min=True,
clamp_max=True,
monotonicity='increasing')
combined_calibrators.append(calibrator)
# ############### chol ###############
calibrator = tfl.layers.PWLCalibration(
# Explicit input keypoint initialization.
input_keypoints=[126.0, 210.0, 247.0, 286.0, 564.0],
dtype=tf.float32,
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[4] - 1.0,
# Monotonicity of calibrator can be decreasing. Note that corresponding
# lattice dimension must have INCREASING monotonicity regardless of
# monotonicity direction of calibrator.
monotonicity='decreasing',
# Convexity together with decreasing monotonicity result in diminishing
# return constraint.
convexity='convex',
# You can specify list of regularizers. You are not limited to TFL
# regularizrs. Feel free to use any :)
kernel_regularizer=[('laplacian', 0.0, 1e-4),
tf.keras.regularizers.l1_l2(l1=0.001)])
combined_calibrators.append(calibrator)
# ############### fbs ###############
calibrator = tfl.layers.CategoricalCalibration(
num_buckets=2,
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[5] - 1.0,
# For categorical calibration layer monotonicity is specified for pairs
# of indices of categories. Output for first category in pair will be
# smaller than output for second category.
#
# Don't forget to set monotonicity of corresponding dimension of Lattice
# layer to '1'.
monotonicities=[(0, 1)],
# This initializer is identical to default one('uniform'), but has fixed
# seed in order to simplify experimentation.
kernel_initializer=tf.keras.initializers.RandomUniform(
minval=0.0, maxval=lattice_sizes[5] - 1.0, seed=1))
combined_calibrators.append(calibrator)
# ############### restecg ###############
calibrator = tfl.layers.CategoricalCalibration(
num_buckets=3,
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[6] - 1.0,
# Categorical monotonicity can be partial order.
monotonicities=[(0, 1), (0, 2)],
# Categorical calibration layer supports standard Keras regularizers.
kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l1_l2(l1=0.001),
kernel_initializer='constant')
combined_calibrators.append(calibrator)
फिर हम अंशशोधकों के आउटपुट को गैर-रैखिक रूप से फ्यूज करने के लिए एक जालीदार परत बनाते हैं।
ध्यान दें कि हमें आवश्यक आयामों के लिए जाली की एकरसता को बढ़ाने के लिए निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है। अंशांकन में एकरसता की दिशा के साथ रचना के परिणामस्वरूप एकरसता की सही अंत-से-अंत दिशा होगी। इसमें श्रेणीबद्ध अंशांकन परत की आंशिक एकरसता शामिल है।
lattice = tfl.layers.Lattice(
lattice_sizes=lattice_sizes,
monotonicities=[
'increasing', 'none', 'increasing', 'increasing', 'increasing',
'increasing', 'increasing'
],
output_min=0.0,
output_max=1.0)
फिर हम संयुक्त अंशशोधकों और जाली परतों का उपयोग करके एक अनुक्रमिक मॉडल बना सकते हैं।
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(combined_calibrators)
model.add(lattice)
प्रशिक्षण किसी अन्य केरस मॉडल की तरह ही काम करता है।
features = training_data_df[[
'age', 'sex', 'cp', 'trestbps', 'chol', 'fbs', 'restecg'
]].values.astype(np.float32)
target = training_data_df[['target']].values.astype(np.float32)
model.compile(
loss=tf.keras.losses.mean_squared_error,
optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=LEARNING_RATE))
model.fit(
features,
target,
batch_size=BATCH_SIZE,
epochs=NUM_EPOCHS,
validation_split=0.2,
shuffle=False,
verbose=0)
model.evaluate(features, target)
10/10 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.1551 0.15506614744663239
कार्यात्मक केरस मॉडल
यह उदाहरण केरस मॉडल निर्माण के लिए एक कार्यात्मक एपीआई का उपयोग करता है।
के रूप में पिछले अनुभाग में उल्लेख किया है, जाली परतों उम्मीद input[i] के भीतर होने का [0, lattice_sizes[i] - 1.0] , इसलिए हम अंशांकन परतों से आगे जाली आकार को परिभाषित करने के तो हम ठीक से के उत्पादन में सीमा निर्दिष्ट कर सकते हैं की जरूरत है अंशांकन परतें।
# We are going to have 2-d embedding as one of lattice inputs.
lattice_sizes = [3, 2, 2, 3, 3, 2, 2]
प्रत्येक सुविधा के लिए, हमें एक इनपुट परत और उसके बाद एक अंशांकन परत बनाने की आवश्यकता होती है। सांख्यिक सुविधाओं के लिए उपयोग हम tfl.layers.PWLCalibration और स्पष्ट सुविधाओं के लिए उपयोग हम tfl.layers.CategoricalCalibration ।
model_inputs = []
lattice_inputs = []
# ############### age ###############
age_input = tf.keras.layers.Input(shape=[1], name='age')
model_inputs.append(age_input)
age_calibrator = tfl.layers.PWLCalibration(
# Every PWLCalibration layer must have keypoints of piecewise linear
# function specified. Easiest way to specify them is to uniformly cover
# entire input range by using numpy.linspace().
input_keypoints=np.linspace(
training_data_df['age'].min(), training_data_df['age'].max(), num=5),
# You need to ensure that input keypoints have same dtype as layer input.
# You can do it by setting dtype here or by providing keypoints in such
# format which will be converted to desired tf.dtype by default.
dtype=tf.float32,
# Output range must correspond to expected lattice input range.
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[0] - 1.0,
monotonicity='increasing',
name='age_calib',
)(
age_input)
lattice_inputs.append(age_calibrator)
# ############### sex ###############
# For boolean features simply specify CategoricalCalibration layer with 2
# buckets.
sex_input = tf.keras.layers.Input(shape=[1], name='sex')
model_inputs.append(sex_input)
sex_calibrator = tfl.layers.CategoricalCalibration(
num_buckets=2,
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[1] - 1.0,
# Initializes all outputs to (output_min + output_max) / 2.0.
kernel_initializer='constant',
name='sex_calib',
)(
sex_input)
lattice_inputs.append(sex_calibrator)
# ############### cp ###############
cp_input = tf.keras.layers.Input(shape=[1], name='cp')
model_inputs.append(cp_input)
cp_calibrator = tfl.layers.PWLCalibration(
# Here instead of specifying dtype of layer we convert keypoints into
# np.float32.
input_keypoints=np.linspace(1, 4, num=4, dtype=np.float32),
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[2] - 1.0,
monotonicity='increasing',
# You can specify TFL regularizers as tuple ('regularizer name', l1, l2).
kernel_regularizer=('hessian', 0.0, 1e-4),
name='cp_calib',
)(
cp_input)
lattice_inputs.append(cp_calibrator)
# ############### trestbps ###############
trestbps_input = tf.keras.layers.Input(shape=[1], name='trestbps')
model_inputs.append(trestbps_input)
trestbps_calibrator = tfl.layers.PWLCalibration(
# Alternatively, you might want to use quantiles as keypoints instead of
# uniform keypoints
input_keypoints=np.quantile(training_data_df['trestbps'],
np.linspace(0.0, 1.0, num=5)),
dtype=tf.float32,
# Together with quantile keypoints you might want to initialize piecewise
# linear function to have 'equal_slopes' in order for output of layer
# after initialization to preserve original distribution.
kernel_initializer='equal_slopes',
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[3] - 1.0,
# You might consider clamping extreme inputs of the calibrator to output
# bounds.
clamp_min=True,
clamp_max=True,
monotonicity='increasing',
name='trestbps_calib',
)(
trestbps_input)
lattice_inputs.append(trestbps_calibrator)
# ############### chol ###############
chol_input = tf.keras.layers.Input(shape=[1], name='chol')
model_inputs.append(chol_input)
chol_calibrator = tfl.layers.PWLCalibration(
# Explicit input keypoint initialization.
input_keypoints=[126.0, 210.0, 247.0, 286.0, 564.0],
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[4] - 1.0,
# Monotonicity of calibrator can be decreasing. Note that corresponding
# lattice dimension must have INCREASING monotonicity regardless of
# monotonicity direction of calibrator.
monotonicity='decreasing',
# Convexity together with decreasing monotonicity result in diminishing
# return constraint.
convexity='convex',
# You can specify list of regularizers. You are not limited to TFL
# regularizrs. Feel free to use any :)
kernel_regularizer=[('laplacian', 0.0, 1e-4),
tf.keras.regularizers.l1_l2(l1=0.001)],
name='chol_calib',
)(
chol_input)
lattice_inputs.append(chol_calibrator)
# ############### fbs ###############
fbs_input = tf.keras.layers.Input(shape=[1], name='fbs')
model_inputs.append(fbs_input)
fbs_calibrator = tfl.layers.CategoricalCalibration(
num_buckets=2,
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[5] - 1.0,
# For categorical calibration layer monotonicity is specified for pairs
# of indices of categories. Output for first category in pair will be
# smaller than output for second category.
#
# Don't forget to set monotonicity of corresponding dimension of Lattice
# layer to '1'.
monotonicities=[(0, 1)],
# This initializer is identical to default one ('uniform'), but has fixed
# seed in order to simplify experimentation.
kernel_initializer=tf.keras.initializers.RandomUniform(
minval=0.0, maxval=lattice_sizes[5] - 1.0, seed=1),
name='fbs_calib',
)(
fbs_input)
lattice_inputs.append(fbs_calibrator)
# ############### restecg ###############
restecg_input = tf.keras.layers.Input(shape=[1], name='restecg')
model_inputs.append(restecg_input)
restecg_calibrator = tfl.layers.CategoricalCalibration(
num_buckets=3,
output_min=0.0,
output_max=lattice_sizes[6] - 1.0,
# Categorical monotonicity can be partial order.
monotonicities=[(0, 1), (0, 2)],
# Categorical calibration layer supports standard Keras regularizers.
kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l1_l2(l1=0.001),
kernel_initializer='constant',
name='restecg_calib',
)(
restecg_input)
lattice_inputs.append(restecg_calibrator)
फिर हम अंशशोधकों के आउटपुट को गैर-रैखिक रूप से फ्यूज करने के लिए एक जालीदार परत बनाते हैं।
ध्यान दें कि हमें आवश्यक आयामों के लिए जाली की एकरसता को बढ़ाने के लिए निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है। अंशांकन में एकरसता की दिशा के साथ रचना के परिणामस्वरूप एकरसता की सही अंत-से-अंत दिशा होगी। यह आंशिक रूप से दिष्टता शामिल tfl.layers.CategoricalCalibration परत।
lattice = tfl.layers.Lattice(
lattice_sizes=lattice_sizes,
monotonicities=[
'increasing', 'none', 'increasing', 'increasing', 'increasing',
'increasing', 'increasing'
],
output_min=0.0,
output_max=1.0,
name='lattice',
)(
lattice_inputs)
मॉडल में अधिक लचीलापन जोड़ने के लिए, हम एक आउटपुट कैलिब्रेशन परत जोड़ते हैं।
model_output = tfl.layers.PWLCalibration(
input_keypoints=np.linspace(0.0, 1.0, 5),
name='output_calib',
)(
lattice)
अब हम इनपुट और आउटपुट का उपयोग करके एक मॉडल बना सकते हैं।
model = tf.keras.models.Model(
inputs=model_inputs,
outputs=model_output)
tf.keras.utils.plot_model(model, rankdir='LR')
प्रशिक्षण किसी अन्य केरस मॉडल की तरह ही काम करता है। ध्यान दें कि, हमारे सेटअप के साथ, इनपुट सुविधाओं को अलग टेंसर के रूप में पास किया जाता है।
feature_names = ['age', 'sex', 'cp', 'trestbps', 'chol', 'fbs', 'restecg']
features = np.split(
training_data_df[feature_names].values.astype(np.float32),
indices_or_sections=len(feature_names),
axis=1)
target = training_data_df[['target']].values.astype(np.float32)
model.compile(
loss=tf.keras.losses.mean_squared_error,
optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(LEARNING_RATE))
model.fit(
features,
target,
batch_size=BATCH_SIZE,
epochs=NUM_EPOCHS,
validation_split=0.2,
shuffle=False,
verbose=0)
model.evaluate(features, target)
10/10 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.1590 0.15900751948356628