TensorFlow 1.4利用Keras+Estimator API进行训练和预测

2023年6月11日 184次阅读

Tensorflow 1.4中，Keras作为作为核心模块可以直接通过tf.keas进行调用，但是考虑到keras对tfrecords文件进行操作比较麻烦，而将keras模型转成tensorflow中的另一个高级API — Estimator模型，然后就可以调用Dataset API进行对tfrecords进行操作用来训练/评估模型。而keras本身也用到了Estimator API并且提供了tf.keras.estimator.model_to_estimator函数将keras模型可以很方便的转换成Estimator模型，因此用Keras API搭建模型框架然后用Dataset API操作IO，然后用Estimator训练模型是一套比较方便高效的操作流程。

注：

  1. tf.keras.estimator.model_to_estimator这个函数只在tf.keras下面有在原生的keras中是没有这个函数的。
  2. Estimator训练的模型类型主要有regressor和classifier两类，如果需要用自定义的模型类型，可以通过自定有model_fn来构建，具体操作可以查看这里
  3. Estimator模型可以通过export_savedmodel()函数输出训练好的estimator模型，然后可以把模型创建服务接受输入数据并输出结果，这在大规模云端部署的时候会非常有用（具体操作流程可以看这里）。

1. 利用Keras搭建模型框架并转换成estimator模型

比如我们利用keras的ResNet50构建二分类模型:

import tensorflow as tf
import os
resnet = tf.keras.applications.resnet50
def my_model_fn():
    base_model = resnet.ResNet50(include_top=True,                   # include fully layers or not
                                      weights='imagenet',                # pre-trained weights
                                      input_shape=(224, 224, 3),    # default input shape
                                      classes=2)
    base_model.summary()
    optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=2e-3,
                                            decay=0.9)
    base_model.compile(optimizer=optimizer,
                       loss='categorical_crossentropy',
                       metrics=["accurary"])
    # convert keras model to estimator model
    model_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), “train”)
    est_model = tf.keras.estimator.model_to_estimator(base_model, model_dir=model_dir)  # model save dir is 'train'，
    return est_model

注意:model_dir必须为全路径，使用相对路径的estimator在检索模型输入输出的时候可能会报错。

2. 利用Dateset API从tfrecords中读取数据并构建estimator模型的输入input_fn

比如tfrecords的图片和标签分别保存在“image/encoded”和“image/label”下：（如何写tfrecords可以参考这里）

def _tf_example_parser(record):
    feature = {"image/encoded": tf.FixedLenFeature([], tf.string),
               "image/class_id": tf.FixedLenFeature([], tf.int64)}
    features = tf.parse_single_example(record, features=feature)
    image = tf.decode_raw(features["image/encoded"], out_type=tf.uint8)   # 写入tfrecords的时候是misc/cv2读取的ndarray
    image = tf.cast(image, dtype=tf.float32)
    image = tf.reshape(image, shape=(224, 224, 3))    # 如果输入图片不做resize，那么不同大小的图片是无法输入到同一个batch中的
    label = tf.cast(features["image/class_id"], dtype=tf.int64)
    return image, label

def input_fn(data_path, batch_size=64, is_training=True):
    """
    Parse image and data in tfrecords file for training
    Args:
        data_path:  a list or single tf records path
        batch_size: size of images returned
        is_training: is training stage or not
    Returns:
        image and labels batches of randomly shuffling tensors
    """
    with K.name_scope("input_pipeline"):
        if not isinstance(data_path, (tuple, list)):
            data_path = [data_path]
        dataset = tf.data.TFRecordDataset(data_path)
        dataset = dataset.map(_tf_example_parser)
        dataset = dataset.repeat(25)              # num of epochs
        dataset = dataset.batch(64)               # batch size
        if is_training:
            dataset = dataset.shuffle(1000)     # 对输入进行shuffle，buffer_size越大，内存占用越大，shuffle的时间也越长，因此可以在写tfrecords的时候就实现用乱序写入，这样的话这里就不需要用shuffle
        iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
        images, labels = iterator.get_next()
        # convert to onehot label
        labels = tf.one_hot(labels, 2)  # 二分类
        # preprocess image: scale pixel values from 0-255 to 0-1
        images = tf.image.convert_image_dtype(images, dtype=tf.float32)  # 将图片像素从0-255转换成0-1，tf提供的图像操作大多需要0-1之间的float32类型
        images /= 255.
        images -= 0.5
        images *= 2.
        return dict({"input_1": images}), labels

3. 利用estimator API训练模型

def train(source_dir):
    if tf.gfile.Exists(source_dir):
        train_data_paths = tf.gfile.Glob(source_dir+"/train*tfrecord")  # 所有train开头的tfrecords都用于模型训练
        val_data_paths = tf.gfile.Glob(source_dir+"/val*tfrecord")       # 所有val开头的tfrecords都用于模型评估
        train_data_paths = val_data_paths
        if not len(train_data_paths):
            raise Exception("[Train Error]: unable to find train*.tfrecord file")
        if not len(val_data_paths):
            raise Exception("[Eval Error]: unable to find val*.tfrecord file")
    else:
        raise Exception("[Train Error]: unable to find input directory!")
    est_model = my_model_fn()
    train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=lambda: input_fn(data_path=train_data_paths,  
                                                                  batch_size=_BATCH_SIZE,
                                                                  is_training=True),
                                        max_steps=300000)

    eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(input_fn=lambda: input_fn(val_data_paths,
                                                                batch_size=_BATCH_SIZE,
                                                                is_training=False))
    # train and evaluate model
    tf.estimator.train_and_evaluate(estimator=est_model,
                                    train_spec=train_spec,
                                    eval_spec=eval_spec)

PS： 这里用lambda表示输入为函数，而非函数的返回值；也可以用partial函数进行包裹；而当没有输入变量的时候就可以直接用。
训练的时候，用途tensorboard监控train目录查看训练过程。

4. 利用estimator模型进行预测

由于estimator模型predict函数的输入与训练的时候一样为input_fn，但是此时直接从文件中读取，而非tfrecords，因此需要重新定义一个input_fn来用于predict。

def predict_input_fn(image_path):
    images = misc.imread(image_path)
    # preprocess image: scale pixel values from 0-255 to 0-1
    images = tf.image.convert_image_dtype(images, dtype=tf.float32)
    images /= 255.
    images -= 0.5
    images *= 2.
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images, ))   
    return dataset.batch(1).make_one_shot_iterator().get_next()

def predict(image_path):
    est_model = my_model_fn()
    result = est_model.predict(input_fn=lambda: predict_input_fn(image_path=image_path))
    for r in result:
        print(r)

参考：

Estimator：

Dataset

Tfredords:
http://www.machinelearninguru.com/deep_learning/tensorflow/basics/tfrecord/tfrecord.html

Keras:
https://blog.keras.io/keras-as-a-simplified-interface-to-tensorflow-tutorial.html

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