【TF2基础教程1】结构化数据建模流程

note

一、数据处理

使用TensorFlow实现神经网络模型的一般流程包括：

1，准备数据

2，定义模型

3，训练模型

4，评估模型

5，使用模型

6，保存模型。

1.1 tf.data

负责数据管理，支持多种数据来源：本地文件、分布式文件系统（数据集很大，HDFS, NFS）、对象存储系统（更大的数据集，S3, OBS, OSS等）；
支持多种数据格式：图像文件、文本文件、CSV文件，NumPy数组，Python生成器，TFRecord等；
支持多种数据处理：图像解码，Shuffle, py_function, 重采样

1.2 tf.keras：

相对于原生keras，有分布式和高性能的优势
在TensorFlow中也能写keras，构建和训练模型的高层次API
API完全兼容原生keras
支持保存和加载TensorFlow SavedModel
支持Eager Execution底层动态图引擎，动态debug，开发AI模型。比如pytorch有动态图的特性，tf.keras集成了这一点

1.3 tf.distribute：

很少代码实现分布式；
内置6种不同策略

二、tf2结构化数据建模流程

一，准备数据

titanic数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存。
数据集下载：https://www.kaggle.com/competitions/titanic/data
结构化数据一般会使用Pandas中的DataFrame进行预处理。

import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf 
from tensorflow.keras import models,layers

dftrain_raw = pd.read_csv('./data/titanic/train.csv')
dftest_raw = pd.read_csv('./data/titanic/test.csv')
dftrain_raw.head(10)

字段说明：

• Survived:0代表死亡，1代表存活【y标签】
• Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3) 【转换成onehot编码】
• Name:乘客姓名 【舍去】
• Sex:乘客性别 【转换成bool特征】
• Age:乘客年龄(有缺失) 【数值特征，添加“年龄是否缺失”作为辅助特征】
• SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值) 【数值特征】
• Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)【数值特征】
• Ticket:票号(字符串)【舍去】
• Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等) 【数值特征】
• Cabin:乘客所在船舱(有缺失) 【添加“所在船舱是否缺失”作为辅助特征】
• Embarked:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)【转换成onehot编码，四维度 S,C,Q,nan】

利用Pandas的数据可视化功能我们可以简单地进行探索性数据分析EDA（Exploratory Data Analysis）。

label分布情况

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'png'
ax = dftrain_raw['Survived'].value_counts().plot(kind = 'bar',
     figsize = (12,8),fontsize=15,rot = 0)
ax.set_ylabel('Counts',fontsize = 15)
ax.set_xlabel('Survived',fontsize = 15)
plt.show()

年龄分布情况

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'png'
ax = dftrain_raw['Age'].plot(kind = 'hist',bins = 20,color= 'purple',
                    figsize = (12,8),fontsize=15)

ax.set_ylabel('Frequency',fontsize = 15)
ax.set_xlabel('Age',fontsize = 15)
plt.show()

年龄和label的相关性

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'png'
ax = dftrain_raw.query('Survived == 0')['Age'].plot(kind = 'density',
                      figsize = (12,8),fontsize=15)
dftrain_raw.query('Survived == 1')['Age'].plot(kind = 'density',
                      figsize = (12,8),fontsize=15)
ax.legend(['Survived==0','Survived==1'],fontsize = 12)
ax.set_ylabel('Density',fontsize = 15)
ax.set_xlabel('Age',fontsize = 15)
plt.show()

下面为正式的数据预处理

def preprocessing(dfdata):

    dfresult= pd.DataFrame()

    #Pclass
    dfPclass = pd.get_dummies(dfdata['Pclass'])
    dfPclass.columns = ['Pclass_' +str(x) for x in dfPclass.columns ]
    dfresult = pd.concat([dfresult,dfPclass],axis = 1)

    #Sex
    dfSex = pd.get_dummies(dfdata['Sex'])
    dfresult = pd.concat([dfresult,dfSex],axis = 1)

    #Age
    dfresult['Age'] = dfdata['Age'].fillna(0)
    dfresult['Age_null'] = pd.isna(dfdata['Age']).astype('int32')

    #SibSp,Parch,Fare
    dfresult['SibSp'] = dfdata['SibSp']
    dfresult['Parch'] = dfdata['Parch']
    dfresult['Fare'] = dfdata['Fare']

    #Carbin
    dfresult['Cabin_null'] =  pd.isna(dfdata['Cabin']).astype('int32')

    #Embarked
    dfEmbarked = pd.get_dummies(dfdata['Embarked'],dummy_na=True)
    dfEmbarked.columns = ['Embarked_' + str(x) for x in dfEmbarked.columns]
    dfresult = pd.concat([dfresult,dfEmbarked],axis = 1)

    return(dfresult)

x_train = preprocessing(dftrain_raw)
y_train = dftrain_raw['Survived'].values

x_test = preprocessing(dftest_raw)
y_test = dftest_raw['Survived'].values

print("x_train.shape =", x_train.shape )
print("x_test.shape =", x_test.shape )

x_train.shape = (712, 15)
x_test.shape = (179, 15)

这时候我们看处理好的x_train数据，已经将字符编码好了：

二，定义模型

使用Keras接口有以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。

此处选择使用最简单的Sequential，按层顺序模型。

tf.keras.backend.clear_session()

model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(20,activation = 'relu',input_shape=(15,)))
model.add(layers.Dense(10,activation = 'relu' ))
model.add(layers.Dense(1,activation = 'sigmoid' ))

model.summary()

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense (Dense)                (None, 20)                320       
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 10)                210       
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 1)                 11        
=================================================================
Total params: 541
Trainable params: 541
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

三，训练模型

训练模型通常有3种方法，内置fit方法，内置train_on_batch方法，以及自定义训练循环。此处我们选择最常用也最简单的内置fit方法。

# 二分类问题选择二元交叉熵损失函数
model.compile(optimizer='adam',
            loss='binary_crossentropy',
            metrics=['AUC'])

history = model.fit(x_train,y_train,
                    batch_size= 64,
                    epochs= 30,
                    validation_split=0.2 #分割一部分训练数据用于验证
                   )

Train on 569 samples, validate on 143 samples
Epoch 1/30
569/569 [==============================] - 1s 2ms/sample - loss: 3.5841 - AUC: 0.4079 - val_loss: 3.4429 - val_AUC: 0.4129
...
Epoch 30/30
569/569 [==============================] - 0s 80us/sample - loss: 0.5071 - AUC: 0.8349 - val_loss: 0.5816 - val_AUC: 0.7605

四，评估模型

我们首先评估一下模型在训练集和验证集上的效果。

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_metric(history, metric):
    train_metrics = history.history[metric]
    val_metrics = history.history['val_'+metric]
    epochs = range(1, len(train_metrics) + 1)
    plt.plot(epochs, train_metrics, 'bo--')
    plt.plot(epochs, val_metrics, 'ro-')
    plt.title('Training and validation '+ metric)
    plt.xlabel("Epochs")
    plt.ylabel(metric)
    plt.legend(["train_"+metric, 'val_'+metric])
    plt.show()

plot_metric(history,"loss")

plot_metric(history,"AUC")

我们再看一下模型在测试集上的效果.

model.evaluate(x = x_test,y = y_test)

[0.5191367897907448, 0.8122605]

五，使用模型

#预测概率
model.predict(x_test[0:10])
#model(tf.constant(x_test[0:10].values,dtype = tf.float32)) #等价写法

array([[0.26501188],
       [0.40970832],
       [0.44285864],
       [0.78408605],
       [0.47650957],
       [0.43849158],
       [0.27426785],
       [0.5962582 ],
       [0.59476686],
       [0.17882936]], dtype=float32)

#预测类别

# 这种写法已经在2.5中弃用
# model.predict_classes(x_test[0:10])

# 推荐使用这种写法
(model.predict(x_test[0: 10]) > 0.5).astype("int32")

六，保存模型

可以使用Keras方式保存模型，也可以使用TensorFlow原生方式保存。前者仅仅适合使用Python环境恢复模型，后者则可以跨平台进行模型部署。

推荐使用后一种方式进行保存。

1，Keras方式保存

# 保存模型结构及权重

model.save('./data/keras_model.h5')  

del model  #删除现有模型

# identical to the previous one
model = models.load_model('./data/keras_model.h5')
model.evaluate(x_test,y_test)

[0.5191367897907448, 0.8122605]

# 保存模型结构
json_str = model.to_json()

# 恢复模型结构
model_json = models.model_from_json(json_str)

#保存模型权重
model.save_weights('./data/keras_model_weight.h5')

# 恢复模型结构
model_json = models.model_from_json(json_str)
model_json.compile(
        optimizer='adam',
        loss='binary_crossentropy',
        metrics=['AUC']
    )

# 加载权重
model_json.load_weights('./data/keras_model_weight.h5')
model_json.evaluate(x_test,y_test)

[0.5191367897907448, 0.8122605]

2，TensorFlow原生方式保存

# 保存权重，该方式仅仅保存权重张量
model.save_weights('./data/tf_model_weights.ckpt',save_format = "tf")

# 保存模型结构与模型参数到文件,该方式保存的模型具有跨平台性便于部署

model.save('./data/tf_model_savedmodel', save_format="tf")
print('export saved model.')

model_loaded = tf.keras.models.load_model('./data/tf_model_savedmodel')
model_loaded.evaluate(x_test,y_test)

[0.5191365896656527, 0.8122605]

Reference

[1] 北大MOOC.人工智能实践：Tensorflow笔记
[2] tensorflow官网：Embeddings: Obtaining Embeddings
[3] 30天吃掉TensorFlow2
[4] https://tf.wiki/
[5] https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
[6] tensorflow.keras.models.Sequential——predict()、predict_classes()、predict_proba()方法的区别