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Primeiros passos com a análise de modelo do TensorFlow

Visão geral

TensorFlow Model Analysis (TFMA) é uma biblioteca para realizar avaliação de modelo.

Para : engenheiros de aprendizado de máquina ou cientistas de dados
quem : deseja analisar e entender seus modelos do TensorFlow
é : uma biblioteca independente ou componente de um pipeline TFX
that : avalia modelos em grandes quantidades de dados de forma distribuída nas mesmas métricas definidas no treinamento. Essas métricas são comparadas em fatias de dados e visualizadas em notebooks Jupyter ou Colab.
ao contrário : algumas ferramentas de introspecção de modelo, como tensorboard, que oferecem introspecção de modelo

O TFMA realiza seus cálculos de maneira distribuída em grandes quantidades de dados usando o Apache Beam . As seções a seguir descrevem como configurar um pipeline de avaliação TFMA básico. Consulte a arquitetura para obter mais detalhes sobre a implementação subjacente.

Se você quiser apenas começar e começar, confira nosso caderno colab .

Esta página também pode ser visualizada em tensorflow.org .

Tipos de modelos suportados

TFMA foi projetado para suportar modelos baseados em tensorflow, mas pode ser facilmente estendido para suportar outros frameworks também. Historicamente, o TFMA exigia a criação de um EvalSavedModel para usar o TFMA, mas a versão mais recente do TFMA oferece suporte a vários tipos de modelos, dependendo das necessidades do usuário. A configuração de um EvalSavedModel só deve ser necessária se um modelo baseado em tf.estimator for usado e forem necessárias métricas de tempo de treinamento personalizadas.

Observe que, como o TFMA agora é executado com base no modelo de serviço, o TFMA não avaliará mais automaticamente as métricas adicionadas no momento do treinamento. A exceção neste caso é se um modelo keras for usado, pois keras salva as métricas usadas junto com o modelo salvo. No entanto, se este for um requisito difícil, o TFMA mais recente é compatível com versões anteriores, de modo que um EvalSavedModel ainda pode ser executado em um pipeline do TFMA.

A tabela a seguir resume os modelos suportados por padrão:

Tipo de modelo	Métricas de tempo de treinamento	Métricas pós-treinamento
TF2 (keras)	S*	S
TF2 (genérico)	N / D	S
EvalSavedModel (estimador)	S	S
Nenhum (pd.DataFrame, etc)	N / D	S

As métricas de tempo de treinamento referem-se às métricas definidas no momento do treinamento e salvas com o modelo (TFMA EvalSavedModel ou modelo salvo keras). As métricas pós-treinamento referem-se às métricas adicionadas por meio de tfma.MetricConfig .
Os modelos genéricos do TF2 são modelos personalizados que exportam assinaturas que podem ser usadas para inferência e não são baseados em keras ou estimador.

Consulte as Perguntas frequentes para obter mais informações sobre como instalar e configurar esses diferentes tipos de modelos.

Configurar

Antes de executar uma avaliação, é necessária uma pequena configuração. Primeiro, deve ser definido um objeto tfma.EvalConfig que forneça especificações para o modelo, métricas e fatias que serão avaliadas. Em segundo lugar, é necessário criar um tfma.EvalSharedModel que aponte para o modelo (ou modelos) real a ser usado durante a avaliação. Uma vez definidos, a avaliação é realizada chamando tfma.run_model_analysis com um conjunto de dados apropriado. Para obter mais detalhes, consulte o guia de configuração .

Se estiver executando em um pipeline do TFX, consulte o guia do TFX para saber como configurar o TFMA para ser executado como um componente do TFX Evaluator .

Exemplos

Avaliação de modelo único

A seguir, usa-se tfma.run_model_analysis para realizar a avaliação em um modelo de serviço. Para obter uma explicação das diferentes configurações necessárias, consulte o guia de configuração .

# Run in a Jupyter Notebook.
from google.protobuf import text_format

eval_config = text_format.Parse("""
  ## Model information
  model_specs {
    # This assumes a serving model with a "serving_default" signature.
    label_key: "label"
    example_weight_key: "weight"
  }
  ## Post export metric information
  metrics_specs {
    # This adds AUC as a post training metric. If the model has built in
    # training metrics which also contains AUC, this metric will replace it.
    metrics { class_name: "AUC" }
    # ... other post training metrics ...

    # Plots are also configured here...
    metrics { class_name: "ConfusionMatrixPlot" }
  }
  ## Slicing information
  slicing_specs {}  # overall slice
  slicing_specs {
    feature_keys: ["age"]
  }
""", tfma.EvalConfig())

eval_shared_model = tfma.default_eval_shared_model(
    eval_saved_model_path='/path/to/saved/model', eval_config=eval_config)

eval_result = tfma.run_model_analysis(
    eval_shared_model=eval_shared_model,
    eval_config=eval_config,
    # This assumes your data is a TFRecords file containing records in the
    # tf.train.Example format.
    data_location='/path/to/file/containing/tfrecords',
    output_path='/path/for/output')

tfma.view.render_slicing_metrics(eval_result)

Para avaliação distribuída, construa um pipeline do Apache Beam usando um executor distribuído. No pipeline, use tfma.ExtractEvaluateAndWriteResults para avaliação e para gravar os resultados. Os resultados podem ser carregados para visualização usando tfma.load_eval_result .

Por exemplo:

# To run the pipeline.
from google.protobuf import text_format
from tfx_bsl.tfxio import tf_example_record

eval_config = text_format.Parse("""
  ## Model information
  model_specs {
    # This assumes a serving model with a "serving_default" signature.
    label_key: "label"
    example_weight_key: "weight"
  }
  ## Post export metric information
  metrics_specs {
    # This adds AUC and as a post training metric. If the model has built in
    # training metrics which also contains AUC, this metric will replace it.
    metrics { class_name: "AUC" }
    # ... other post training metrics ...

    # Plots are also configured here...
    metrics { class_name: "ConfusionMatrixPlot" }
  }
  ## Slicing information
  slicing_specs {}  # overall slice
  slicing_specs {
    feature_keys: ["age"]
  }
""", tfma.EvalConfig())

eval_shared_model = tfma.default_eval_shared_model(
    eval_saved_model_path='/path/to/saved/model', eval_config=eval_config)

output_path = '/path/for/output'

tfx_io = tf_example_record.TFExampleRecord(
    file_pattern=data_location, raw_record_column_name=tfma.ARROW_INPUT_COLUMN)

with beam.Pipeline(runner=...) as p:
  _ = (p
       # You can change the source as appropriate, e.g. read from BigQuery.
       # This assumes your data is a TFRecords file containing records in the
       # tf.train.Example format. If using EvalSavedModel then use the following
       # instead: 'ReadData' >> beam.io.ReadFromTFRecord(file_pattern=...)
       | 'ReadData' >> tfx_io.BeamSource()
       | 'ExtractEvaluateAndWriteResults' >>
       tfma.ExtractEvaluateAndWriteResults(
            eval_shared_model=eval_shared_model,
            eval_config=eval_config,
            output_path=output_path))

# To load and visualize results.
# Note that this code should be run in a Jupyter Notebook.
result = tfma.load_eval_result(output_path)
tfma.view.render_slicing_metrics(result)

Validação de modelo

Para executar a validação do modelo em relação a um candidato e uma linha de base, atualize a configuração para incluir uma configuração de limite e passe dois modelos para tfma.run_model_analysis .