（3）什么是 tf.estimator.EstimatorSpec
1、Estimator架构
可以看到Estimator是属于High level的API，而Mid-level API分别是：
- Layers：用来构建网络结构
- Datasets: 用来构建数据读取pipeline
- Metrics：用来评估网络性能
可以看到如果使用Estimator，我们只需要关注这三个部分即可，而不用再关心一些太细节的东西，另外也不用再使用烦人的Session了。
2、Estimator使用步骤
- 创建一个或多个输入函数，即input_fn；
- 定义模型的特征列，即feature_columns；
- 实例化 Estimator，指定特征列和各种超参数；
- 在 Estimator 对象上调用一个或多个方法，传递适当的输入函数作为数据的来源。（train, evaluate, predict）
3、从源码理解Estimator
（1）Estimator的源码如下：
class Estimator(object):
def __init__(self,
model_fn,
model_dir=None,
config=None,
params=None,
warm_start_from=None):
...
- model_dir: 指定checkpoints和其他日志存放的路径。
- model_fn: 这个是需要我们自定义的网络模型函数，后面详细介绍
- config: 用于控制内部和checkpoints等，如果model_fn函数也定义config这个变量，则会将config传给model_fn
- params: 该参数的值会传递给model_fn。
- warm_start_from: 指定checkpoint路径，会导入该checkpoint开始训练（2）构建model_fn
def model_fn(
features, # This is batch_features from input_fn,`Tensor` or dict of `Tensor` (depends on data passed to `fit`).
labels, # This is batch_labels from input_fn
mode, # An instance of tf.estimator.ModeKeys
params, # Additional configuration
config=None
):
...
- features和labels两个参数是从输入函数中返回的特征和标签批次，也就是说，features 和 labels 是模型将使用的数据；
- params 是一个字典，它可以传入许多参数用来构建网络或者定义训练方式等。例如通过设置params['n_classes']来定义最终输出节点的个数等。
- config 通常用来控制checkpoint或者分布式什么，这里不深入研究。
- mode 参数表示调用程序是请求训练、评估还是预测，分别通过tf.estimator.ModeKeys.TRAIN/EVAL/PREDICT 来定义。
另外通过观察DNNClassifier的源代码可以看到，mode这个参数并不用手动传入，因为Estimator会自动调整。
例如当你调用estimator.train(...)的时候，mode则会被赋值tf.estimator.ModeKeys.TRAIN。
model_fn需要对于不同的模式提供不同的处理方式，并且都需要返回一个 tf.estimator.EstimatorSpec 的实例 。通俗解释就是：模型有训练，验证和测试三种阶段，而且对于不同模式，对数据有不同的处理方式。例如在训练阶段，我们需要将数据喂给模型，模型基于输入数据给出预测值，然后我们在通过预测值和真实值计算出loss，最后用loss更新网络参数，而在评估阶段，我们则不需要反向传播更新网络参数，换句话说，mdoel_fn需要对三种模式设置三套代码。另外model_fn需要返回什么东西呢？Estimator规定model_fn需要返回 tf.estimator.EstimatorSpec，这样它才好更具一般化的进行处理。
（3）什么是 tf.estimator.EstimatorSpec
它是一个class(类)，是定义在model_fn中的，并且model_fn返回的也是它的一个实例，这个实例是用来初始化Estimator类的。其源代码如下：
class EstimatorSpec():
def __new__(cls,
mode,
predictions=None,
loss=None,
train_op=None,
eval_metric_ops=None,
export_outputs=None,
training_chief_hooks=None,
training_hooks=None,
scaffold=None,
evaluation_hooks=None,
prediction_hooks=None):
...
- mode：一个ModeKeys,指定是training(训练)、evaluation(计算)还是prediction(预测).
- predictions：Predictions Tensor or dict of Tensor.
- loss：Training loss Tensor. Must be either scalar, or with shape [1].
- train_op：适用于训练的步骤.
- eval_metric_ops: Dict of metric results keyed by name. The values of the dict can be one of the following:
(1) instance of Metric class.
(2) Results of calling a metric function, namely a (metric_tensor, update_op) tuple.
metric_tensor should be evaluated without any impact on state (typically is a pure computation results based on variables.).
For example, it should not trigger the update_op or requires any input fetching.不同模式需要传入不同参数:
- 对于mode == ModeKeys.TRAIN：必填字段是loss和train_op.
- 对于mode == ModeKeys.EVAL：必填字段是loss.
- 对于mode == ModeKeys.PREDICT：必填字段是predictions.
1）最简单的情况： predict，只需要传入mode和predictions
predicted_classes = tf.argmax(logits, 1)
if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT:
predictions = {
'class_ids': predicted_classes[:, tf.newaxis],
'probabilities': tf.nn.softmax(logits),
'logits': logits,
}
return tf.estimator.EstimatorSpec(mode, predictions=predictions)2）评估模式：eval 需要传入mode, loss, eval_metric_ops
如果调用 Estimator 的 evaluate 方法，则 model_fn 会收到 mode = ModeKeys.EVAL。在这种情况下，模型函数必须返回一个包含模型损失和一个或多个指标（可选）的 tf.estimator.EstimatorSpec。
# Compute loss.
loss = tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=labels, logits=logits)
# Compute evaluation metrics.
accuracy = tf.metrics.accuracy(
labels=labels,
predictions=predicted_classes,
name='acc_op')
metrics = {'accuracy': accuracy}
if mode == tf.estimator.ModeKeys.EVAL:
return tf.estimator.EstimatorSpec(
mode,
loss=loss,
eval_metric_ops=metrics)3）训练模式：train 需要传入mode,loss,train_op
# Compute loss.
loss = tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=labels, logits=logits)
optimizer = tf.train.AdagradOptimizer(learning_rate=0.1)
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=tf.train.get_global_step())
return tf.estimator.EstimatorSpec(mode, loss=loss, train_op=train_op)4）通用模式： model_fn可以填充独立于模式的所有参数.在这种情况下,Estimator将忽略某些参数.在eval和infer模式中,train_op将被忽略.例子如下：
def model_fn(mode, features, labels):
predictions = ...
loss = ...
train_op = ...
return tf.estimator.EstimatorSpec(
mode=mode,
predictions=predictions,
loss=loss,
train_op=train_op)（4）指定config
此处的config需要传入tf.estimator.RunConfig，其源代码如下：
class RunConfig(object):
"""This class specifies the configurations for an `Estimator` run."""
def __init__(self,
model_dir=None,
tf_random_seed=None,
save_summary_steps=100,
save_checkpoints_steps=_USE_DEFAULT,
save_checkpoints_secs=_USE_DEFAULT,
session_config=None,
keep_checkpoint_max=5,
keep_checkpoint_every_n_hours=10000,
log_step_count_steps=100,
train_distribute=None,
device_fn=None,
protocol=None,
eval_distribute=None,
experimental_distribute=None,
experimental_max_worker_delay_secs=None,
session_creation_timeout_secs=7200):
...
- model_dir: 指定存储模型参数，graph等的路径;
- save_summary_steps: 每隔多少step就存一次Summaries;
- save_checkpoints_steps: 每隔多少个step就存一次checkpoint;
- save_checkpoints_secs: 每隔多少秒就存一次checkpoint，不可以和save_checkpoints_steps同时指定；
如果二者都不指定，则使用默认值，即每600秒存一次。如果二者都设置为None，则不存checkpoints。
- keep_checkpoint_max：指定最多保留多少个checkpoints，也就是说当超出指定数量后会将旧的checkpoint删除。
当设置为None或0时，则保留所有checkpoints；
- keep_checkpoint_every_n_hours：保存checkpoint文件的频率；
- log_step_count_steps:该参数的作用是,(相对于总的step数而言)指定每隔多少step就记录一次训练过程中loss的值，
同时也会记录global steps/s，通过这个也可以得到模型训练的速度快慢；