Tensorflow之Estimator（一）Bert中_tensorflow input_fn

作者：繁依Fanyi0 | 2024-03-25 20:43:07

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tensorflow input_fn

第一部分 : 数据的输入——input_fn

第二部分 : 模型的建立以及操作（train, eval, predict）——model_fn

第三部分：Estimator的建立，以及调用

最近在看Bert的源码，作者是使用Estimator来实现的数据输入，训练，预测等功能。所以，对Tensorflow中Estimator的使用做简单的总结。主要是input_fn和model_fn的使用。

第一部分 : 数据的输入——input_fn


def input_fn_builder(params):
      """Creates an `input_fn` closure to be passed to TPUEstimator."""
    
    //可以执行其它操作
    //例如在Bert代码中，这里是一个_decode_record()函数，用于读取tfrecord文件
    
    def input_fn(params): 
            """The actual input function."""
        //进行具体的操作
        return features,labels  
    //返回的顺序要和 model_fn的输入的前两个参数一致 
    //或者 dataset元素 格式为（features,label）元组也可以,即return dataset.make_one_shot_iterator().get_next()
    return input_fn

总结：在bert中，实际上是先把数据转换成tfrecord形式，然后，在input_fn_builder中tfrecord文件进行读取，最后生成字典。其以Batch的形式，只返回了一个字典features，该字典中已经包含了labels的信息。

第二部分 : 模型的建立以及操作（train, eval, predict）——model_fn

model_fn可以拆分为两大部分：create_model，model_fn_builder(返回model_fn)


def create_model(params):
    //定义最后的网络结构 和 损失函数 以及 返回值
    //bert这里相当于从modeling.py中取出模型的最后输出。然后再加入loss层。
    //返回值可以为（loss, per_example_loss, logits, probabilities, predict)    
 
 
def  model_fn_builder(params):
    """实际创建Estimator的model_fn"""  """Returns `model_fn` closure for TPUEstimator."""
 
    //类似的，此处同样可以有其他操作，即其他函数
 
    def model_fn(features, labels, mode, params,config) //estimator需要的model_fn参数固定
    /*
    features: from input_fn的返回  切记返回的顺序
    labels： from input_fn 的返回  切记返回的顺序
    mode: tf.estimator.ModeKeys实例的一种
    params: 在初始化estimator时 传入的参数列表，dict形式,或者直接使用self.params也可以
    config:初始化estimator时的Runconfig
    */
 
        (total_loss, per_example_loss, logits, probabilities,predicts) = create_model(all_params)
        output_spec = None
        if mode==tf.estimator.ModeKeys.TRAIN: // 执行训练
            ...
            output_spec = tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,
                                                     loss=total_loss,
                                                     train_op=train_op,
                                                     ...)
        elif mode==tf.estimator.ModeKeys.EVAL: //评估
            ...
            output_spec = tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,
                                                     loss=loss,
                                                     eval_metrics=eval_metrics,
                                                     ...)
        elif mode=tf.estimator.ModeKeys.PREDICT: // 预测
            ...
            output_spec = tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,
                                                     predictions=predictions,
                                                     ...)
        //......其它操作
        
        //最后返回
        return output_spec
    return model_fn

重点关注mode_fn的参数。这四个参数不需要明确的人为指定。1. 对于前两个参数features, labels，只需要使用数据部分的返回值input_fn作为输入，则tensorflow会自动按顺序选择input_fn的前两个参数作为features，labels的输入；2 . 第三个参数 mode。当有人调用train、evaluate或predict时，Estimator框架会调用模型函数并根据调用方式将mode参数设置为ModeKeys.TRAIN，ModeKeys.EVAL，ModeKeys.PREDICT三个值中的一个； 3. params是可以人为指定的传入的参数列表； 4. config一般由run_config = tf.contrib.tpu.RunConfig(...)定义，具体可参考bert源码。

这里单独说一下参数mode。理论上，模型函数需要提供代码来处理全部三个mode值（当然如果代码是自己使用，而你只需要预测和训练，为了省事也可以不写Eval模式）。对于每个mode值，代码都必须返回 tf.estimator.EstimatorSpec的一个实例，其中包含调用程序所需的信息。

我们来详细了解各个mode。

（1）训练


 if mode==tf.estimator.ModeKeys.TRAIN: // 执行训练
            ...
            output_spec = tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,
                                                     loss=total_loss,
                                                     train_op=train_op,
                                                     ...)

对于训练模式，tf.estimator.EstimatorSpec的三个必须参数为mode, loss以及train_op。mode由调用时，自动按照调用方式赋值，loss由create_model的返回值得到或是进一步计算得到。train_op需要定义好优化器。最简单的train_op可以由下定义：


optimizer = tf.train.AdagradOptimizer(learning_rate=0.1)
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=tf.train.get_global_step())

（2）评估


        elif mode==tf.estimator.ModeKeys.EVAL: //评估
            ...
            output_spec = tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,
                                                     loss=loss,
                                                     eval_metrics=eval_metrics,,
                                                     ...)

对于评估模式，tf.estimator.EstimatorSpec的三个必须参数为mode, loss以及eval_metrics。mode在调用estimator时，自动按照调用方式赋值，loss由create_model的返回值得到或是进一步计算得到。eval_metrics是一个字典，在bert中给出的句子分类的例子中，其为


   eval_metrics = {
            "eval_accuracy": accuracy,
            "eval_loss": loss,
        }

评估模式的特点是，eval_metrics中的变量可以取出，并且直接打印出来。

（3）预测


       elif mode=tf.estimator.ModeKeys.PREDICT: // 预测
            ...
            output_spec = tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,
                                                     predictions=predictions,
                                                     ...)

对于预测模式，tf.estimator.EstimatorSpec的两个必须参数为mode, 以及predictions。mode在调用estimator时，自动按照调用方式赋值。predictions是一个字典，对于bert中的句子分类的例子，预测值只需要返回每一个句子的概率即可，predictions={"probabilities": probabilities}。然而，如果对于序列标注任务，则可以使 predictions = { "label_ids": label_ids, "predicts": predicts }，之后，根据label_ids和predicts计算recall等指标。

第三部分：Estimator的建立，以及调用

前面对于Estimator的准备工作都已经完成了，即数据输入部分有了，模型建立部分有了，模型的三个功能也有了。接下来就是要实际的把模型跑起来。

（1）建立Estimator


  run_config = tf.contrib.tpu.RunConfig(...)
  model_fn = model_fn_builder(...)
  estimator = tf.contrib.tpu.TPUEstimator(
      use_tpu=FLAGS.use_tpu,
      model_fn=model_fn,
      config=run_config,
      train_batch_size=FLAGS.train_batch_size,
      eval_batch_size=FLAGS.eval_batch_size,
      predict_batch_size=FLAGS.predict_batch_size)

model_fn和run_config可以参考bert源码。可以看到，建立一个estimator需要指定gpu,tpu或是cpu使用，model_fn, run_config，以及训练，评估，预测的Batch_size。前三个应该为必须参数，batch_size在内部直接指定也可以，这些batch_size属于params里面的参数。

（2）Estimator的调用


if FLAGS.do_train: 
      train_input_fn = input_fn_builder(...)   
      estimator.train(input_fn=train_input_fn, max_steps=num_train_steps)
//train模式无返回值
if FLAGS.do_predict: 
      predict_input_fn = input_fn_builder(...)
      result = estimator.predict(input_fn=predict_input_fn)
//这里返回的result为predictions。是一个字典
if FLAGS.do_eval:
      eval_input_fn = input_fn_builder(...)
      result = estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn, steps=eval_steps)
//返回值为eval_metrics

最后，有一个问题params["batch_size"]这个是在哪里传入的？应该是estimator建立的时候，传入的params参数，但总感觉对不上。有待解决。。

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