TensorFlow 2 การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วสำหรับผู้เริ่มต้น

ดูบน TensorFlow.org

ทำงานใน Google Colab

ดูแหล่งที่มาบน GitHub

ดาวน์โหลดโน๊ตบุ๊ค

บทนำสั้นๆ นี้ใช้ Keras เพื่อ:

1. โหลดชุดข้อมูลที่สร้างไว้ล่วงหน้า
2. สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเครือข่ายประสาทที่จำแนกรูปภาพ
3. ฝึกโครงข่ายประสาทเทียมนี้
4. ประเมินความถูกต้องของแบบจำลอง

บทแนะนำนี้เป็นสมุดบันทึก Google Colaboratory โปรแกรม Python ทำงานโดยตรงในเบราว์เซอร์ ซึ่งเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเรียนรู้และใช้งาน TensorFlow หากต้องการทำตามบทแนะนำนี้ ให้เรียกใช้สมุดบันทึกใน Google Colab โดยคลิกปุ่มที่ด้านบนของหน้านี้

1. ใน Colab ให้เชื่อมต่อกับรันไทม์ของ Python: ที่ด้านบนขวาของแถบเมนู ให้เลือก CONNECT
2. เรียกใช้เซลล์โค้ดของสมุดบันทึกทั้งหมด: เลือก รันไทม์ > เรียกใช้ทั้งหมด

ตั้งค่า TensorFlow

นำเข้า TensorFlow ลงในโปรแกรมของคุณเพื่อเริ่มต้น:

import tensorflow as tf
print("TensorFlow version:", tf.__version__)

TensorFlow version: 2.8.0-rc1

หากคุณกำลังติดตามในสภาพแวดล้อมการพัฒนาของคุณเอง แทนที่จะเป็น Colab โปรดดู คู่มือการติดตั้ง สำหรับการตั้งค่า TensorFlow สำหรับการพัฒนา

โหลดชุดข้อมูล

โหลดและเตรียม ชุดข้อมูล MNIST แปลงข้อมูลตัวอย่างจากจำนวนเต็มเป็นเลขทศนิยม:

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

สร้างโมเดล tf.keras.Sequential โดยการซ้อนเลเยอร์

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

สำหรับแต่ละตัวอย่าง โมเดลจะส่งกลับเวกเตอร์ของ คะแนน logits หรือ log-odds หนึ่งรายการสำหรับแต่ละชั้นเรียน

predictions = model(x_train[:1]).numpy()
predictions

array([[ 0.2760778 , -0.39324787, -0.17098302,  1.2016621 , -0.03416392,
         0.5461229 , -0.7203061 , -0.41886678, -0.59480035, -0.7580608 ]],
      dtype=float32)

ฟังก์ชัน tf.nn.softmax แปลงบันทึกเหล่านี้เป็น ความน่าจะ เป็นสำหรับแต่ละคลาส:

tf.nn.softmax(predictions).numpy()

array([[0.11960829, 0.06124588, 0.0764901 , 0.30181262, 0.08770514,
        0.15668967, 0.04416083, 0.05969675, 0.05006609, 0.04252464]],
      dtype=float32)

กำหนดฟังก์ชันการสูญเสียสำหรับการฝึกโดยใช้ความสูญเสีย losses.SparseCategoricalCrossentropy ซึ่งรับเวกเตอร์ของ logits และดัชนี True และคืนค่าการสูญเสียสเกลาร์สำหรับแต่ละตัวอย่าง

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

การสูญเสียนี้เท่ากับความน่าจะเป็นของบันทึกเชิงลบของคลาสจริง: การสูญเสียจะเป็นศูนย์หากโมเดลแน่ใจในคลาสที่ถูกต้อง

โมเดลที่ไม่ได้รับการฝึกฝนนี้ให้ความน่าจะเป็นใกล้เคียงกับการสุ่ม (1/10 สำหรับแต่ละคลาส) ดังนั้นการสูญเสียเริ่มต้นควรใกล้เคียงกับ -tf.math.log(1/10) ~= 2.3

loss_fn(y_train[:1], predictions).numpy()

1.8534881

ก่อนที่คุณจะเริ่มการฝึก ให้กำหนดค่าและคอมไพล์โมเดลโดยใช้ Keras Model.compile ตั้งค่าคลาสตัว optimizer เป็น adam ตั้งค่าการ loss เป็นฟังก์ชัน loss_fn ที่คุณกำหนดไว้ก่อนหน้านี้ และระบุตัววัดที่จะประเมินสำหรับโมเดลโดยการตั้งค่าพารามิเตอร์ metrics เป็น accuracy

model.compile(optimizer='adam',
              loss=loss_fn,
              metrics=['accuracy'])

ฝึกและประเมินแบบจำลองของคุณ

ใช้วิธี Model.fit เพื่อปรับพารามิเตอร์โมเดลของคุณและลดการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุด:

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

Epoch 1/5
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.2950 - accuracy: 0.9143
Epoch 2/5
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.1451 - accuracy: 0.9567
Epoch 3/5
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.1080 - accuracy: 0.9668
Epoch 4/5
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.0906 - accuracy: 0.9717
Epoch 5/5
1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.0749 - accuracy: 0.9761
<keras.callbacks.History at 0x7f062c606850>

วิธีการ Model.evaluate จะตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดล โดยปกติจะอยู่ใน " ชุดตรวจสอบความถูกต้อง " หรือ " ชุดทดสอบ "

model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

313/313 - 1s - loss: 0.0783 - accuracy: 0.9755 - 588ms/epoch - 2ms/step
[0.07825208455324173, 0.9754999876022339]

ตัวแยกประเภทรูปภาพได้รับการฝึกฝนให้มีความแม่นยำประมาณ 98% ในชุดข้อมูลนี้ หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดอ่าน บทแนะนำ TensorFlow

หากคุณต้องการให้แบบจำลองของคุณคืนค่าความน่าจะเป็น คุณสามารถรวมโมเดลที่ฝึกแล้วแนบ softmax ลงไปได้:

probability_model = tf.keras.Sequential([
  model,
  tf.keras.layers.Softmax()
])

probability_model(x_test[:5])

<tf.Tensor: shape=(5, 10), dtype=float32, numpy=
array([[2.72807270e-08, 2.42517650e-08, 7.75602894e-06, 1.28684027e-04,
        7.66215633e-11, 3.54162950e-07, 3.04894151e-14, 9.99857187e-01,
        2.32766553e-08, 5.97762892e-06],
       [7.37396704e-08, 4.73638036e-04, 9.99523997e-01, 7.20633352e-07,
        4.54133671e-17, 1.42298268e-06, 5.96959016e-09, 1.23534145e-13,
        7.77225608e-08, 6.98619169e-16],
       [1.95462448e-07, 9.99295831e-01, 1.02249986e-04, 1.86699708e-05,
        5.65737491e-06, 1.12115902e-06, 5.32719559e-06, 5.22767776e-04,
        4.79981136e-05, 1.76624681e-07],
       [9.99649286e-01, 1.80224735e-09, 3.73612856e-05, 1.52324446e-07,
        1.30824594e-06, 2.82781020e-05, 6.99703523e-05, 3.30940424e-07,
        2.13184350e-07, 2.13106396e-04],
       [1.53770895e-06, 1.72272063e-08, 1.98980865e-06, 3.97882580e-08,
        9.97192323e-01, 1.10544443e-05, 1.54713348e-06, 2.81727880e-05,
        3.48721733e-06, 2.75991508e-03]], dtype=float32)>

บทสรุป

ยินดีด้วย! คุณได้ฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ชุดข้อมูลที่สร้างไว้ล่วงหน้าโดยใช้ Keras API

สำหรับตัวอย่างเพิ่มเติมของการใช้ Keras โปรดดูบทช่วย สอน หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองด้วย Keras โปรดอ่าน คู่มือ หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการโหลดและเตรียมข้อมูล โปรดดูบทแนะนำเกี่ยวกับ การโหลดข้อมูลรูปภาพ หรือการโหลด ข้อมูล CSV