如何使用Estimator及Tensorflow从训练模型中进行预测？

在机器学习领域，我们通常需要训练模型来对测试数据进行预测。在Tensorflow中，Estimator 是一个高级API，它提供了一些内置方法来进行训练和预测，旨在让机器学习从业者更加专注于模型设计和预测结果的分析。

在这篇文章中，我们将讨论如何使用Tensorflow的Estimator从之前训练好的模型中进行预测，让我们开始吧！

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什么是Estimator

Estimator 是一个封装机器学习模型训练、评估和预测的高级API，它使得我们可以用尽可能少的代码来进行机器学习任务。Estimator可以执行分布式训练，在GPU上进行训练，并允许在训练的同时进行模型评估。它还提供了一些可视化全面分析的工具，使我们可以追踪训练和评估过程。

Estimator 包含以下三个主要部分:

模型函数(model function)：描述了如何构建和训练模型。
Estimator 的训练方法：负责配置训练过程，如优化器、迭代次数等。
数据输入管道(input function)：负责对模型输入数据进行解析和预处理，用于训练和评价。

预测

在模型训练完成后，我们想要使用模型进行一些预测任务。这是一个很简单的任务，因为需要的只是一些输入数据，然后在训练好的模型上运行它们。在Tensorflow中， Estimator 提供了 predict 方法。predict方法的作用是使用之前训练好的模型来进行预测。下面是一个简单的用户输入，该用户希望将其输入作为预测输出。

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 定义特征数组
feature = {'input': np.array([[0.5], [0.6], [0.7], [0.8], [0.9]])}

# 导入 Estimator 模型
model = tf.estimator.LinearRegressor(model_dir='/model')

# 定义一个 predict 输入函数
predict_func = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(feature,
                                                  batch_size=1,
                                                  shuffle=False)

# 预测结果
predictions = model.predict(input_fn=predict_func)

# 输出预测结果
for i, prediction in enumerate(predictions):
    print('Prediction is {} with input {}'.format(prediction['predictions'][0],feature['input'][i][0]))

这里，我们首先定义了输入特征数组 feature。接下来，我们导入了之前定义好的模型，然后定义了一个新的输入函数 predict_func，来输入我们之前定义的输入特征数组。在这一步，我们运行 model.predict函数，来进行预测。预测结果被存储在predictions的列表中，遍历输出即可。

这是一个简单的例子，使用 numpy_input_fn 函数来处理 NumPy 数组。在实际情况下，可能需要处理多个文件、CSV、根据文件名生成的队列以及进行一些其他预处理。TensorFlow提供了很多内置函数来处理这些情况。

加载保存的模型

在测试环境中，我们通常需要加载之前训练好的模型来进行预测。在Tensorflow中，使用 Estimator API 加载和恢复模型相当容易。下面是一些简单的代码，用于加载和恢复训练过程中的模型。

import tensorflow as tf

# 加载模型的保存路径
model_dir = '/model'

# 加载检查点功能
checkpoint = tf.train.latest_checkpoint(model_dir)

# 配置运行参数
session_cfg = tf.ConfigProto()
session_cfg.gpu_options.allow_growth = True

# 创建会话
with tf.Session(config=session_cfg) as sess:
    # 加载之前模型的 meta_graph
    saver = tf.train.import_meta_graph(checkpoint + '.meta')

    # 恢复模型参数
    saver.restore(sess, checkpoint)

    # 定义输入和输出 Tensor
    input_tensor = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('input:0')
    output_tensor = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('output/BiasAdd:0')

    # 运行模型，进行预测
    prediction = sess.run(output_tensor, {input_tensor: [[0.5], [0.6], [0.7], [0.8], [0.9]]})
    print("Prediction is:", prediction)

这里，我们首先定义了保存模型的路径。然后使用 latest_checkpoint 函数获取到最新的检查点(checkpoint)。然后我们可以通过调用 import_meta_graph 函数载入整个模型的图。接下来，我们使用 saver 对象恢复保存在检查点中的变量。我们可以通过 get_tensor_by_name 方法来从默认的图形中获取输入和输出Tensor。最后，我们运行模型并对预测值进行输出。