Lors de la conception de votre code de modélisation TensorFlow pour TFX, vous devez prendre en compte quelques éléments, notamment le choix d'une API de modélisation.
- Consomme : SavedModel de Transform et les données de SampleGen
- Émet : modèle entraîné au format SavedModel
La couche d'entrée de votre modèle doit consommer le SavedModel créé par un composant Transform , et les couches du modèle Transform doivent être incluses avec votre modèle afin que lorsque vous exportez vos SavedModel et EvalSavedModel, ils incluent les transformations créées par le Transform. composant.
Une conception de modèle TensorFlow typique pour TFX ressemble à ceci :
def _build_estimator(tf_transform_dir,
config,
hidden_units=None,
warm_start_from=None):
"""Build an estimator for predicting the tipping behavior of taxi riders.
Args:
tf_transform_dir: directory in which the tf-transform model was written
during the preprocessing step.
config: tf.contrib.learn.RunConfig defining the runtime environment for the
estimator (including model_dir).
hidden_units: [int], the layer sizes of the DNN (input layer first)
warm_start_from: Optional directory to warm start from.
Returns:
Resulting DNNLinearCombinedClassifier.
"""
metadata_dir = os.path.join(tf_transform_dir,
transform_fn_io.TRANSFORMED_METADATA_DIR)
transformed_metadata = metadata_io.read_metadata(metadata_dir)
transformed_feature_spec = transformed_metadata.schema.as_feature_spec()
transformed_feature_spec.pop(_transformed_name(_LABEL_KEY))
real_valued_columns = [
tf.feature_column.numeric_column(key, shape=())
for key in _transformed_names(_DENSE_FLOAT_FEATURE_KEYS)
]
categorical_columns = [
tf.feature_column.categorical_column_with_identity(
key, num_buckets=_VOCAB_SIZE + _OOV_SIZE, default_value=0)
for key in _transformed_names(_VOCAB_FEATURE_KEYS)
]
categorical_columns += [
tf.feature_column.categorical_column_with_identity(
key, num_buckets=_FEATURE_BUCKET_COUNT, default_value=0)
for key in _transformed_names(_BUCKET_FEATURE_KEYS)
]
categorical_columns += [
tf.feature_column.categorical_column_with_identity(
key, num_buckets=num_buckets, default_value=0)
for key, num_buckets in zip(
_transformed_names(_CATEGORICAL_FEATURE_KEYS), #
_MAX_CATEGORICAL_FEATURE_VALUES)
]
return tf.estimator.DNNLinearCombinedClassifier(
config=config,
linear_feature_columns=categorical_columns,
dnn_feature_columns=real_valued_columns,
dnn_hidden_units=hidden_units or [100, 70, 50, 25],
warm_start_from=warm_start_from)