翻译自：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim
TensorFlow-Slim
TF-Slim是Tensorflow中一个轻量级的库，用于定义、训练和评估复杂的模型。TF-Slim中的组件可以与Tensorflow中原生的函数一起使用，与其他的框架，比如与tf.contrib.learn也可以一起使用。
Usage使用方法
import tensorflow.contrib.slim as slimWhy TF-Slim?
TF-Slim可以使建立、训练和评估神经网络更加简单。
l 允许用户通过减少模板代码使得模型更加简洁。这个可以通过使用argument scoping和大量的高层layers、variables来实现；
l 通过使用常用的正则化（ regularizers）使得建立模型更加简单；
l 一些广泛使用的计算机视觉相关的模型（比如VGG，AlexNet）已经在slim中定义好了，用户可以很方便的使用；这些既可以当成黑盒使用，也可以被扩展使用，比如添加一些“multiple heads”到不同的内部的层；
l Slim使得扩展复杂模型变得容易，可以使用已经存在的模型的checkpoints来开始训练算法。
What are the various components of TF-Slim?
TF-Slim由几个独立存在的组件组成，主要包括以下几个：
l arg_scope：提供一个新的作用域（scope），称为arg_scope，在该作用域（scope）中，用户可以定义一些默认的参数，用于特定的操作；
l data：包含TF-Slim的dataset定义，data providers，parallel_reader，和 decoding utilities；
l evaluation：包含用于模型评估的常规函数；
l layers：包含用于建立模型的高级layers；
l learning：包含一些用于训练模型的常规函数；
l losses：包含一些用于loss function的函数；
l metrics：包含一些热门的评价标准；
l nets：包含一些热门的网络定义，如VGG，AlexNet等模型；
l queues：提供一个内容管理者，使得可以很容易、很安全地启动和关闭QueueRunners；
l regularizers：包含权重正则化；
l variables：提供一个方便的封装，用于变量创建和使用。
Defining Models
使用TF-Slim，结合variables, layers 和 scopes，模型可以很简洁地被定义。这些元件定义如下。
Variables
在原生的Tensorflow中，创建Variable需要一个预定义的值或者一种初始化机制（比如从一个高斯分布中随机采样）。此外，如果一个变量需要在一个特定的设备上（如GPU）创建，那么必须被明确说明。为了减少变量创建所需的代码，TF-Slim提供了一些封装函数（定义在variables.py中），可以使得用户定义变量变得简单。
举个例子，定义一个权重（weight）变量，使用一个截断的正态分布来初始化，使用l2 loss正则化，并将该变量放置在CPU中，我们只需要声明如下：
weights = slim.variable('weights', shape=[10, 10, 3 , 3], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1), regularizer=slim.l2_regularizer(0.05), device='/CPU:0')
注意到，在原生的Tensorflow中，有两种类型的variables，regular variables 和 local (transient) variables。绝大部分变量是regular variables，一旦被创建，可以使用saver来将这些变量保存到磁盘中；Local variables是那些仅仅存在于一个session内，并不会被保存到磁盘中。
TF-Slim通过定义model variables来进一步区别变量，这些是表示一个模型参数的变量。Model variables在学习期间被训练或者fine-tuned，在评估或者推断期间可以从一个checkpoint中加载。模型变量包括使用slim.fully_connected 或者 slim.conv2d创建的变量等。非模型变量（Non-model variables）指的是那些在学习或者评估阶段使用但是在实际的inference中不需要用到的变量。比如说，global_step在学习和评估阶段会用到的变量，但是实际上并不是模型的一部分。类似的，moving average variables也是非模型变量。
model variables和regular variables在TF-Slim中很容易地被创建和恢复：
# Model Variables weights = slim.model_variable('weights', shape=[10, 10, 3 , 3], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1), regularizer=slim.l2_regularizer(0.05), device='/CPU:0') model_variables = slim.get_model_variables() # Regular variables my_var = slim.variable('my_var', shape=[20, 1], initializer=tf.zeros_initializer()) regular_variables_and_model_variables = slim.get_variables()
这是如何工作的呢？当你通过TF-Slim的layer或者直接通过slim.model_variable函数创建一个模型的变量时，TF-Slim将变量添加到tf.GraphKeys.MODEL_VARIABLES集合中。如果你想拥有自己定制化的layers或者variables创建机制，但是仍然想利用TF-Slim来管理你的变量，此时，TF-Slim提供一个方便的函数，用于添加模型的变量到集合中：
my_model_variable = CreateViaCustomCode() # Letting TF-Slim know about the additional variable. slim.add_model_variable(my_model_variable)
Layers
在原生的Tensorflow中，要定义一些层（比如说卷积层，全连接层，BatchNorm层等）是比较麻烦的。举个例子，神经网络中的卷积层由以下几个步骤组成：
- 创建权重和偏置变量
- 将输入与权重做卷积运算
- 将偏置加到第二步的卷积运算得到的结果中
- 使用一个激活函数
上面的步骤使用原始的Tensorflow代码，实现如下：
input = ... with tf.name_scope('conv1_1') as scope: kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 64, 128], dtype=tf.float32, stddev=1e-1), name='weights') conv = tf.nn.conv2d(input, kernel, [1, 1, 1, 1], padding='SAME') biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[128], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases') bias = tf.nn.bias_add(conv, biases) conv1 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
为了减少重复代码，TF-Slim提供了一些方便高级别更抽象的神经网络层。比如说，卷积层实现如下：
input = ... net = slim.conv2d(input, 128, [3, 3], scope='conv1_1')
TF-Slim提供了大量的标准的实现，用于建立神经网络。包括如下函数：
Layer | TF-Slim |
BiasAdd | |
BatchNorm | |
Conv2d | |
Conv2dInPlane | |
Conv2dTranspose (Deconv) | |
FullyConnected | |
AvgPool2D | |
Dropout | |
Flatten | |
MaxPool2D | |
OneHotEncoding | |
SeparableConv2 | |
UnitNorm |
TF-Slim也两个操作符，称为repeat 和 stack，允许用户重复执行相同的操作。比如说，下面几个卷积层加一个池化层是VGG网络的一部分，
net = ... net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3_1') net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3_2') net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3_3') net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool2')
减少重复代码的其中一种方法是利用for循环，如下：
net = ... for i in range(3): net = slim.conv2d(net, 256, [3, 3], scope='conv3_%d' % (i+1)) net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool2')
另一种方式是，使用TF-Slim中的repeat操作：
net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 256, [3, 3], scope='conv3') net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool2')
上面例子中，slim.repeat会自动给每一个卷积层的scopes命名为’conv3/conv3_1′, ‘conv3/conv3_2’ 和 ‘conv3/conv3_3’。
另外，TF-Slim的 slim.stack操作允许用户用不同的参数重复调用同一种操作。slim.stack也为每一个被创建的操作创建一个新的tf.variable_scope。比如说，下面是一种简单的方式来创建多层感知器（Multi-Layer Perceptron (MLP)）：
# Verbose way: x = slim.fully_connected(x, 32, scope='fc/fc_1') x = slim.fully_connected(x, 64, scope='fc/fc_2') x = slim.fully_connected(x, 128, scope='fc/fc_3') # Equivalent, TF-Slim way using slim.stack: slim.stack(x, slim.fully_connected, [32, 64, 128], scope='fc')
在上面的例子中，slim.stack调用了slim.fully_connected三次。类似的，我们可以使用stack来简化多层的卷积层。
# Verbose way: x = slim.conv2d(x, 32, [3, 3], scope='core/core_1') x = slim.conv2d(x, 32, [1, 1], scope='core/core_2') x = slim.conv2d(x, 64, [3, 3], scope='core/core_3') x = slim.conv2d(x, 64, [1, 1], scope='core/core_4') # Using stack: slim.stack(x, slim.conv2d, [(32, [3, 3]), (32, [1, 1]), (64, [3, 3]), (64, [1, 1])], scope='core')
Scopes
除了Tensorflow中作用域（scope）之外（name_scope, variable_scope），TF-Slim增加了新的作用域机制，称为arg_scope。这个新的作用域允许使用者明确一个或者多个操作和一些参数，这些定义好的操作或者参数会传递给arg_scope内部的每一个操作。下面举例说明。先看如下代码片段：
net = slim.conv2d(inputs, 64, [11, 11], 4, padding='SAME', weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01), weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.0005), scope='conv1') net = slim.conv2d(net, 128, [11, 11], padding='VALID', weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01), weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.0005), scope='conv2') net = slim.conv2d(net, 256, [11, 11], padding='SAME', weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01), weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.0005), scope='conv3')
从上面的代码中可以清楚的看出来，有3层卷积层，其中很多超参数都是一样的。两个卷积层有相同的padding，所有三个卷积层有相同的weights_initializer和weight_regularizer。上面的代码包含了大量重复的值，其中一种解决方法是使用变量来说明一些默认的值：
padding = 'SAME' initializer = tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01) regularizer = slim.l2_regularizer(0.0005) net = slim.conv2d(inputs, 64, [11, 11], 4, padding=padding, weights_initializer=initializer, weights_regularizer=regularizer, scope='conv1') net = slim.conv2d(net, 128, [11, 11], padding='VALID', weights_initializer=initializer, weights_regularizer=regularizer, scope='conv2') net = slim.conv2d(net, 256, [11, 11], padding=padding, weights_initializer=initializer, weights_regularizer=regularizer, scope='conv3')
上面的解决方案其实并没有减少代码的混乱程度。通过使用arg_scope，我们可以既可以保证每一层使用相同的值，也可以简化代码：
with slim.arg_scope([slim.conv2d], padding='SAME', weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01) weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.0005)): net = slim.conv2d(inputs, 64, [11, 11], scope='conv1') net = slim.conv2d(net, 128, [11, 11], padding='VALID', scope='conv2') net = slim.conv2d(net, 256, [11, 11], scope='conv3')
上面的例子表明，使用arg_scope可以使得代码变得更整洁、更干净并且更加容易维护。注意到，在arg_scope中规定的参数值，它们可以被局部覆盖。比如说，上面的padding参数被设置成‘SAME’，但是在第二个卷积层中用‘VALID’覆盖了这个参数。
我们也可以嵌套使用arg_scope，在相同的作用域内使用多个操作。举例如下：
with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected], activation_fn=tf.nn.relu, weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01), weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.0005)): with slim.arg_scope([slim.conv2d], stride=1, padding='SAME'): net = slim.conv2d(inputs, 64, [11, 11], 4, padding='VALID', scope='conv1') net = slim.conv2d(net, 256, [5, 5], weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.03), scope='conv2') net = slim.fully_connected(net, 1000, activation_fn=None, scope='fc')
在上面的例子中，在第一个arg_scope中，卷积层和全连接层被应用于相同的权重初始化和权重正则化；在第二个arg_scope中，额外的参数仅仅对卷积层conv2d起作用。
Working Example: Specifying the VGG16 Layers
通过结合TF-Slim的Variables, Operations 和 scopes，我们可以使用比较少的代码来实现一个比较复杂的网络。比如说，整个VGG网络定义如下：
def vgg16(inputs): with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected], activation_fn=tf.nn.relu, weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(0.0, 0.01), weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.0005)): net = slim.repeat(inputs, 2, slim.conv2d, 64, [3, 3], scope='conv1') net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool1') net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 128, [3, 3], scope='conv2') net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool2') net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 256, [3, 3], scope='conv3') net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool3') net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope='conv4') net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool4') net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope='conv5') net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool5') net = slim.fully_connected(net, 4096, scope='fc6') net = slim.dropout(net, 0.5, scope='dropout6') net = slim.fully_connected(net, 4096, scope='fc7') net = slim.dropout(net, 0.5, scope='dropout7') net = slim.fully_connected(net, 1000, activation_fn=None, scope='fc8') return net
Training Models
训练Tensorflow模型要求一个模型、一个loss function、梯度计算和一个训练的程序，用来迭代的根据loss计算模型权重的梯度和更新权重。TF-Slim提供了loss function和一些帮助函数，来运行训练和评估。
Losses
Loss function定义了一个我们需要最小化的量。对于分类问题，主要是计算真正的分布与预测的概率分布之间的交叉熵。对于回归问题，主要是计算预测值与真实值均方误差。
特定的模型，比如说多任务学习模型，要求同时使用多个loss function；换句话说，最终被最小化的loss function是多个其他的loss function之和。比如说，一个同时预测图像中场景的类型和深度的模型，该模型的loss function就是分类loss和深度预测loss之和（the sum of the classification loss and depth prediction loss）。
TF-Slim通过losses模块为用户提供了一种机制，使得定义loss function变得简单。比如说，下面的是我们想要训练VGG网络的简单示例：
import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim.nets as nets vgg = nets.vgg # Load the images and labels. images, labels = ... # Create the model. predictions, _ = vgg.vgg_16(images) # Define the loss functions and get the total loss. loss = slim.losses.softmax_cross_entropy(predictions, labels)
在上面这个例子中，我们首先创建一个模型（利用TF-Slim的VGG实现），然后增加了标准的分类loss。现在，让我们看看当我们有一个多个输出的多任务模型的情况：
# Load the images and labels. images, scene_labels, depth_labels = ... # Create the model. scene_predictions, depth_predictions = CreateMultiTaskModel(images) # Define the loss functions and get the total loss. classification_loss = slim.losses.softmax_cross_entropy(scene_predictions, scene_labels) sum_of_squares_loss = slim.losses.sum_of_squares(depth_predictions, depth_labels) # The following two lines have the same effect: total_loss = classification_loss + sum_of_squares_loss total_loss = slim.losses.get_total_loss(add_regularization_losses=False)
在这个例子中，我们有2个loss，是通过调用slim.losses.softmax_cross_entropy 和 slim.losses.sum_of_squares得到。我们可以将这两个loss加在一起或者调用slim.losses.get_total_loss()来得到全部的loss（total_loss）。这是如何工作的？当你通过TF-Slim创建一个loss时，TF-Slim将loss加到一个特殊的TensorFlow collection of loss functions。这使得你既可以手动得管理全部的loss，也可以让TF-Slim来替你管理它们。
如果你想让TF-Slim为你管理losses但是你有一个自己实现的loss该怎么办？loss_ops.py 也有一个函数可以将你自己实现的loss加到 TF-Slims collection中。举例如下：
# Load the images and labels. images, scene_labels, depth_labels, pose_labels = ... # Create the model. scene_predictions, depth_predictions, pose_predictions = CreateMultiTaskModel(images) # Define the loss functions and get the total loss. classification_loss = slim.losses.softmax_cross_entropy(scene_predictions, scene_labels) sum_of_squares_loss = slim.losses.sum_of_squares(depth_predictions, depth_labels) pose_loss = MyCustomLossFunction(pose_predictions, pose_labels) slim.losses.add_loss(pose_loss) # Letting TF-Slim know about the additional loss. # The following two ways to compute the total loss are equivalent: regularization_loss = tf.add_n(slim.losses.get_regularization_losses()) total_loss1 = classification_loss + sum_of_squares_loss + pose_loss + regularization_loss # (Regularization Loss is included in the total loss by default). total_loss2 = slim.losses.get_total_loss()
在这个例子中，我们既可以手动的计算的出全部的loss function，也可以让TF-Slim知道这个额外的loss然后让TF-Slim处理这个loss。
Training Loop
TF-Slim提供了一个简单但是很强的用于训练模型的工具（在 learning.py）。其中包括一个可以重复测量loss，计算梯度和将模型保存到磁盘的训练函数。举个例子，一旦我们定义好了模型，loss function和最优化方法，我们可以调用slim.learning.create_train_op 和 slim.learning.train来实现优化。
g = tf.Graph() # Create the model and specify the losses... ... total_loss = slim.losses.get_total_loss() optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate) # create_train_op ensures that each time we ask for the loss, the update_ops # are run and the gradients being computed are applied too. train_op = slim.learning.create_train_op(total_loss, optimizer) logdir = ... # Where checkpoints are stored. slim.learning.train( train_op, logdir, number_of_steps=1000, save_summaries_secs=300, save_interval_secs=600):
在这个例子中，提供给slim.learning.train的参数有1）train_op，用于计算loss和梯度，2）logdir用于声明checkpoints和event文件保存的路径。我们可以用number_of_steps参数来限制梯度下降的步数；save_summaries_secs=300表明我们每5分钟计算一次summaries，save_interval_secs=600表明我们每10分钟保存一次模型的checkpoint。
Working Example: Training the VGG16 Model
下面是训练一个VGG网络的例子。
import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim.nets as nets slim = tf.contrib.slim vgg = nets.vgg ... train_log_dir = ... if not tf.gfile.Exists(train_log_dir): tf.gfile.MakeDirs(train_log_dir) with tf.Graph().as_default(): # Set up the data loading: images, labels = ... # Define the model: predictions = vgg.vgg_16(images, is_training=True) # Specify the loss function: slim.losses.softmax_cross_entropy(predictions, labels) total_loss = slim.losses.get_total_loss() tf.summary.scalar('losses/total_loss', total_loss) # Specify the optimization scheme: optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=.001) # create_train_op that ensures that when we evaluate it to get the loss, # the update_ops are done and the gradient updates are computed. train_tensor = slim.learning.create_train_op(total_loss, optimizer) # Actually runs training. slim.learning.train(train_tensor, train_log_dir)
Fine-Tuning Existing Models
Brief Recap on Restoring Variables from a Checkpoint
当一个模型被训练完毕之后，它可以从一个给定的checkpoint中使用tf.train.Saver()来恢复变量。在很多情况下，tf.train.Saver()提供一个简答的机制来恢复所有变量或者一部分变量。
# Create some variables. v1 = tf.Variable(..., name="v1") v2 = tf.Variable(..., name="v2") ... # Add ops to restore all the variables. restorer = tf.train.Saver() # Add ops to restore some variables. restorer = tf.train.Saver([v1, v2]) # Later, launch the model, use the saver to restore variables from disk, and # do some work with the model. with tf.Session() as sess: # Restore variables from disk. restorer.restore(sess, "/tmp/model.ckpt") print("Model restored.") # Do some work with the model ...
详细的信息可以查看 Restoring Variables 和 Choosing which Variables to Save and Restore这两个页面。
Partially Restoring Models
在一个新的数据集或者一个新的任务上fine-tune一个预训练的模型通常是比较受欢迎的。我们可以使用TF-Slim的helper函数来选择想要恢复的一部分变量：
# Create some variables. v1 = slim.variable(name="v1", ...) v2 = slim.variable(name="nested/v2", ...) ... # Get list of variables to restore (which contains only 'v2'). These are all # equivalent methods: variables_to_restore = slim.get_variables_by_name("v2") # or variables_to_restore = slim.get_variables_by_suffix("2") # or variables_to_restore = slim.get_variables(scope="nested") # or variables_to_restore = slim.get_variables_to_restore(include=["nested"]) # or variables_to_restore = slim.get_variables_to_restore(exclude=["v1"]) # Create the saver which will be used to restore the variables. restorer = tf.train.Saver(variables_to_restore) with tf.Session() as sess: # Restore variables from disk. restorer.restore(sess, "/tmp/model.ckpt") print("Model restored.") # Do some work with the model ...
Restoring models with different variable names
当从一个checkpoint中恢复变量时，Saver定位在checkpoint文件中变量的名字，并且将它们映射到当前图（graph）的变量中去。上面，我们通过传递给saver一个变量列表来创建一个saver。在这种情况下，在checkpoint文件中定位的变量名隐式地从每个提供的变量的var. op. name中获得。
当checkpoint文件中的变量名与graph匹配时，将会工作良好。然而，有时候，我们想要从一个与当前的graph不同变量名的checkpoint中恢复变量，那么在这种情况下，我们必须给Saver提供一个字典，该字典将每个checkpoint中变量名映射到每个graph的变量。下面的例子是，通过一个简单的函数获得checkpoint中的变量的名字。
# Assuming than 'conv1/weights' should be restored from 'vgg16/conv1/weights' def name_in_checkpoint(var): return 'vgg16/' + var.op.name # Assuming than 'conv1/weights' and 'conv1/bias' should be restored from 'conv1/params1' and 'conv1/params2' def name_in_checkpoint(var): if "weights" in var.op.name: return var.op.name.replace("weights", "params1") if "bias" in var.op.name: return var.op.name.replace("bias", "params2") variables_to_restore = slim.get_model_variables() variables_to_restore = {name_in_checkpoint(var):var for var in variables_to_restore} restorer = tf.train.Saver(variables_to_restore) with tf.Session() as sess: # Restore variables from disk. restorer.restore(sess, "/tmp/model.ckpt")
Fine-Tuning a Model on a different task
考虑这么一种情况：我们有一个预训练好的VGG16模型，该模型是在ImageNet数据集上训练好的，有1000类。然而，我们想要将其应用到只有20类的Pascal VOC数据集上。为了实现这个，我们可以使用不包括最后一层的预训练模型来初始化我们的新模型。
# Load the Pascal VOC data image, label = MyPascalVocDataLoader(...) images, labels = tf.train.batch([image, label], batch_size=32) # Create the model predictions = vgg.vgg_16(images) train_op = slim.learning.create_train_op(...) # Specify where the Model, trained on ImageNet, was saved. model_path = '/path/to/pre_trained_on_imagenet.checkpoint' # Specify where the new model will live: log_dir = '/path/to/my_pascal_model_dir/' # Restore only the convolutional layers: variables_to_restore = slim.get_variables_to_restore(exclude=['fc6', 'fc7', 'fc8']) init_fn = assign_from_checkpoint_fn(model_path, variables_to_restore) # Start training. slim.learning.train(train_op, log_dir, init_fn=init_fn)
Evaluating Models.
一旦我们已经训练好了一个模型（或者模型正在训练之中），我们想要看看模型的实际表现能力。这个可以通过使用一些评估度量来实现，该度量可以对模型的表现能力评分。而评估代码实际上是加载数据，做预测，将预测结果与真实值做比较，最后得到得分。这个步骤可以运行一次或者周期重复。
Metrics
我们将度量定义为一个性能度量，它不是一个loss函数（losses是在训练的时候直接最优化），但我们仍然感兴趣的是评估模型的目的。比如说，我们想要最优化log loss，但是我们感兴趣的度量可能是F1得分（test accuracy），或者是Intersection Over Union score（这是不可微的，因此不能作为损失使用）。
TF-Slim提供了一些使得评估模型变得简单的度量操作。计算度量的值可以分为以下三个步骤：
- 初始化（Initialization）：初始化用于计算度量的变量
- 聚合（Aggregation）：使用操作（比如求和操作）来计算度量
- 终止化（Finalization）：（可选的）使用最终的操作来计算度量值，比如说计算均值，最小值，最大值等。
举个例子，为了计算mean_absolute_error，2个变量，count 和 total变量被初始化为0。在聚合期间，我们观测到一些预测值和标签值，计算它们的绝对差值然后加到total中。每一次我们观测到新的一个数据，我们增加count。最后，在Finalization期间，total除以count来获得均值mean。
下面的示例演示了声明度量标准的API。由于度量经常在测试集上进行评估，因此我们假设使用的是测试集。
images, labels = LoadTestData(...) predictions = MyModel(images) mae_value_op, mae_update_op = slim.metrics.streaming_mean_absolute_error(predictions, labels) mre_value_op, mre_update_op = slim.metrics.streaming_mean_relative_error(predictions, labels) pl_value_op, pl_update_op = slim.metrics.percentage_less(mean_relative_errors, 0.3)
如示例所示，一个度量的创建返回两个值：value_op和update_op。value_op是一个幂等操作，它返回度量的当前值。update_op是执行上面提到的聚合步骤的操作，以及返回度量的值。
跟踪每个value_op和update_op是很费力的。为了解决这个问题，TF-Slim提供了两个便利功能：
# Aggregates the value and update ops in two lists: value_ops, update_ops = slim.metrics.aggregate_metrics( slim.metrics.streaming_mean_absolute_error(predictions, labels), slim.metrics.streaming_mean_squared_error(predictions, labels)) # Aggregates the value and update ops in two dictionaries: names_to_values, names_to_updates = slim.metrics.aggregate_metric_map({ "eval/mean_absolute_error": slim.metrics.streaming_mean_absolute_error(predictions, labels), "eval/mean_squared_error": slim.metrics.streaming_mean_squared_error(predictions, labels), })
Working example: Tracking Multiple Metrics
将代码全部放在一起：
import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim.nets as nets slim = tf.contrib.slim vgg = nets.vgg # Load the data images, labels = load_data(...) # Define the network predictions = vgg.vgg_16(images) # Choose the metrics to compute: names_to_values, names_to_updates = slim.metrics.aggregate_metric_map({ "eval/mean_absolute_error": slim.metrics.streaming_mean_absolute_error(predictions, labels), "eval/mean_squared_error": slim.metrics.streaming_mean_squared_error(predictions, labels), }) # Evaluate the model using 1000 batches of data: num_batches = 1000 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) sess.run(tf.local_variables_initializer()) for batch_id in range(num_batches): sess.run(names_to_updates.values()) metric_values = sess.run(names_to_values.values()) for metric, value in zip(names_to_values.keys(), metric_values): print('Metric %s has value: %f' % (metric, value))
Evaluation Loop
TF-Slim提供了一个评估模块(evaluation.py)，它包含了使用来自 metric_ops.py 模块编写模型评估脚本的辅助函数。这些功能包括定期运行评估、对数据批量进行评估、打印和汇总度量结果的功能。
import tensorflow as tf slim = tf.contrib.slim # Load the data images, labels = load_data(...) # Define the network predictions = MyModel(images) # Choose the metrics to compute: names_to_values, names_to_updates = slim.metrics.aggregate_metric_map({ 'accuracy': slim.metrics.accuracy(predictions, labels), 'precision': slim.metrics.precision(predictions, labels), 'recall': slim.metrics.recall(mean_relative_errors, 0.3), }) # Create the summary ops such that they also print out to std output: summary_ops = [] for metric_name, metric_value in names_to_values.iteritems(): op = tf.summary.scalar(metric_name, metric_value) op = tf.Print(op, [metric_value], metric_name) summary_ops.append(op) num_examples = 10000 batch_size = 32 num_batches = math.ceil(num_examples / float(batch_size)) # Setup the global step. slim.get_or_create_global_step() output_dir = ... # Where the summaries are stored. eval_interval_secs = ... # How often to run the evaluation. slim.evaluation.evaluation_loop( 'local', checkpoint_dir, log_dir, num_evals=num_batches, eval_op=names_to_updates.values(), summary_op=tf.summary.merge(summary_ops), eval_interval_secs=eval_interval_secs)
Authors
Sergio Guadarrama and Nathan Silberman
