如何使用Estimators在Python中使用Tensorflow评估模型？

Tensorflow 是一个强大的机器学习平台，用于构建各种类型的机器学习模型。它提供了几个 API 来帮助我们构建、训练和部署模型。这里我们介绍如何使用 Tensorflow 中的 Estimators API 来评估模型。

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什么是 Estimators？

Estimators 是 Tensorflow 中构建高级模型的高级 API。它是一个高阶的库，可以简化机器学习任务中的代码。

如何创建 Estimators 评估器？

要创建 Estimators 评估器，我们首先要定义模型。一个模型必须有一个 train_input_fn 函数和一个 eval_input_fn 函数。这些函数用来生产训练数据和测试数据。我们来看一个通用的代码片段。

import tensorflow as tf

def model_fn(features, labels, mode):
    # model logic
    return ..., ..., ...

def train_input_fn():
    # prepare training data
    return ...

def eval_input_fn():
    # prepare evaluation data
    return ...

estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn)

estimator.train(input_fn=train_input_fn)
estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn)

在上面的代码中，我们定义了三个函数。model_fn 是一个函数，用于定义模型。train_input_fn 函数和 eval_input_fn 函数分别用于准备训练数据和测试数据。我们还创建了一个评估器 estimator，并且传入了一个模型函数 model_fn。

最后，我们通过 estimator.train() 函数训练模型，并通过 estimator.evaluate() 函数在测试数据上对模型进行评估。

Estimators API 的参数

Tensorflow Estimators 有一些可选的参数来控制模型的训练和评估过程。这里我们看一下一些常用的参数：

• model_dir：指定模型保存的目录。
• save_summary_steps：控制 Tensorflow 日志保存的间隔。
• save_checkpoints_steps：指定检查点保存的间隔。
• save_checkpoints_secs：指定检查点保存的时间间隔。

如何训练 Estimators 模型？

我们在上面已经看到如何创建评估器和定义模型。现在我们将看到如何训练 Estimators 模型。下面是一个训练模型的代码片段：

estimator.train(input_fn=train_input_fn, steps=num_steps)

在这个代码中，我们调用了 estimator 的 train() 函数，并传入两个参数：training input_fn 和训练步数。Estimators 会迭代 training input_fn 函数，并在训练过程中执行 num_steps 步，以此来训练模型。

如何评估 Estimators 模型？

我们已经讨论了如何训练 Estimators 模型，现在我们将讨论如何评估模型。下面是一个评估模型的代码片段：

metrics = estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn)

在上面的代码中，我们调用了 estimator 的 evaluate() 函数，传入评估集的 input_fn 函数，并将评估结果保存在一个 metrics 变量中。metrics 变量包含所有评估指标的字典。

如何使用 Estimators 进行预测？

最后，我们将讨论如何使用 Estimators 进行预测。下面是一个进行预测的代码片段：

predictions = estimator.predict(input_fn=predict_input_fn)

在这个代码中，我们调用了 estimator 的 predict() 函数，并传入预测集的 input_fn 函数。predict() 函数返回的是一个可迭代的对象，我们可以通过它来逐一获取预测结果。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用 Estimators API 来评估模型。我们了介绍了如何创建评估器、定义模型、训练模型、评估模型和进行预测。通过使用 Estimators API，我们可以大大简化机器学习任务中的代码，并加速模型训练和评估过程。