Tensorflow Estimator API

Tensorflow Estimator APIとは

估计は,完全なモデルを表しますが,ユーザーの多くに複雑な印象を与える傾向があります。估计APIとは,モデルを訓練して,その精度を評価し,推論を作成するためのメソッドを提供する高レベルAPIです。下の図のように，TensorFlowは複数のAPI層からなるプログラミングスタックを提供します。估计には,事前構築された估计と,独自でカスタマイズする估计の2つのタイプがあります。估计ベースのモデルは,モデルを変更せずに,ローカルホストまたは分散マルチサーバー環境で実行できます。また,モデルを再コーディングせずに,估计ベースのモデルをCPU、GPUまたはTPUで実行することも可能です。

估计器の4の主要な機能　

• 訓練:与えられた入力デ，タをもとに，指定された回数だけモデルを訓練
• 評価:テストデ，タセットに基づいたモデルの評価
• 推論:訓練されたモデルを使用したe .ンタe .フェe .スの実行
• エクスポ，ト:サ，ブするためのモデルのエクスポ，ト

さらに,估计には,チェックポイントの保存や復元,サマリーの作成などの訓練ジョブに共通するデフォルト動作があります。估计では,TensorFlowグラフのモデルと入力部分に対応するモデル関数(model_fn)と入力関数(input_fn)を記述する必要があります。

估计器を使用するメリット

• モデル開発者間での，実装共有を簡素化
• モデルの作成が必要な場合,低レベルのTensorFlow APIと比べ,操作が容易であることから,高レベルの直感的なコードで優れたモデルの開発が可能
• Tf.keras.layers上に構築されているため，カスタマaapl .ズが簡単
• 估计器でのグラフ作成による作業負担の軽減
• 安全な分散型トレ，ニングル，プを提供し，以下の方法とタ，ミングを管理:
  • グラフの作成
  • 変数の初期化
  • デ，タの読み込み
  • 例外処理への対応
  • チェックポ▪▪ントファ▪▪ルの作成および障害からの復旧
  • TensorBoardサマリ，の保存