作者：Rohan Jagtap     编译：ronghuaiyang

导读

掌握这些可以更高效的模型的提高开发效率。

TensorFlow 2.x在构建模型和TensorFlow的整体使用方面提供了很多简单性。那么TF2有什么新变化呢？

使用Keras轻松构建模型，立即执行。

可在任何平台上进行强大的模型部署。

强大的研究实验。

通过清理过时的API和减少重复来简化API。

在本文中，我们将探索TF 2.0的10个特性，这些特性使得使用TensorFlow更加顺畅，减少了代码行数并提高了效率。

1(a). tf.data 构建输入管道

tf.data提供了数据管道和相关操作的功能。我们可以建立管道，映射预处理函数，洗牌或批处理数据集等等。

从tensors构建管道

>>> dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([8, 3, 0, 8, 2, 1]) >>> iter(dataset).next().numpy() 8

构建Batch并打乱

# Shuffle >>> dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([8, 3, 0, 8, 2, 1]).shuffle(6) >>> iter(dataset).next().numpy() 0 # Batch >>> dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([8, 3, 0, 8, 2, 1]).batch(2) >>> iter(dataset).next().numpy() array([8, 3], dtype=int32) # Shuffle and Batch >>> dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([8, 3, 0, 8, 2, 1]).shuffle(6).batch(2) >>> iter(dataset).next().numpy() array([3, 0], dtype=int32)

把两个Datsets压缩成一个

>>> dataset0 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([8, 3, 0, 8, 2, 1]) >>> dataset1 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> dataset = tf.data.Dataset.zip((dataset0, dataset1)) >>> iter(dataset).next() (<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=8>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=1>)

映射外部函数

def into_2(num):      return num * 2      >>> dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([8, 3, 0, 8, 2, 1]).map(into_2) >>> iter(dataset).next().numpy() 16

1(b). ImageDataGenerator

这是tensorflow.keras API的最佳特性之一。ImageDataGenerator能够在批处理和预处理以及数据增强的同时实时生成数据集切片。

生成器允许直接从目录或数据目录中生成数据流。

ImageDataGenerator中关于数据增强的一个误解是，它向现有数据集添加了更多的数据。虽然这是数据增强的实际定义，但是在ImageDataGenerator中，数据集中的图像在训练的不同步骤被动态地变换，使模型可以在未见过的有噪数据上进行训练。

train_datagen = ImageDataGenerator(         rescale=1./255,         shear_range=0.2,         zoom_range=0.2,         horizontal_flip=True )

在这里，对所有样本进行重新缩放(用于归一化)，而其他参数用于增强。

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(         'data/train',         target_size=(150, 150),         batch_size=32,         class_mode='binary' )

我们为实时数据流指定目录。这也可以使用dataframes来完成。

train_generator = flow_from_dataframe(     dataframe,     x_col='filename',     y_col='class',     class_mode='categorical',     batch_size=32 )

x_col参数定义图像的完整路径，而y_col参数定义用于分类的标签列。

模型可直接用生成器来喂数据。需要指定steps_per_epoch参数，即number_of_samples // batch_size.

model.fit(     train_generator,     validation_data=val_generator,     epochs=EPOCHS,     steps_per_epoch=(num_samples // batch_size),     validation_steps=(num_val_samples // batch_size) )

2. 使用tf.image做数据增强

数据增强是必要的。在数据不足的情况下，对数据进行更改并将其作为单独的数据点来处理，是在较少数据下进行训练的一种非常有效的方式。

tf.image API中有用于转换图像的工具，然后可以使用tf.data进行数据增强。

flipped = tf.image.flip_left_right(image) visualise(image, flipped)

上面的代码的输出 saturated = tf.image.adjust_saturation(image, 5) visualise(image, saturated)

上面的代码的输出 rotated = tf.image.rot90(image) visualise(image, rotated)

上面的代码的输出 cropped = tf.image.central_crop(image, central_fraction=0.5) visualise(image, cropped)

上面的代码的输出

3. TensorFlow Datasets

pip install tensorflow-datasets

这是一个非常有用的库，因为它包含了TensorFlow从各个领域收集的非常著名的数据集。

import tensorflow_datasets as tfds mnist_data = tfds.load("mnist") mnist_train, mnist_test = mnist_data["train"], mnist_data["test"] assert isinstance(mnist_train, tf.data.Dataset)

tensorflow-datasets中可用的数据集的详细列表可以在：https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/overview中找到。

tfds提供的数据集类型包括：音频，图像，图像分类，目标检测，结构化数据，摘要，文本，翻译，视频。

4. 使用预训练模型进行迁移学习

迁移学习是机器学习中的一项新技术，非常重要。如果一个基准模型已经被别人训练过了，而且训练它需要大量的资源(例如：多个昂贵的gpu，一个人可能负担不起)。转移学习，解决了这个问题。预先训练好的模型可以在特定的场景中重用，也可以为不同的场景进行扩展。

TensorFlow提供了基准的预训练模型，可以很容易地为所需的场景扩展。

base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(     input_shape=IMG_SHAPE,     include_top=False,     weights='imagenet' )

这个base_model可以很容易地通过额外的层或不同的模型进行扩展。如：

model = tf.keras.Sequential([     base_model,     global_average_layer,     prediction_layer ])

5. Estimators

估计器是TensorFlow对完整模型的高级表示，它被设计用于易于扩展和异步训练

预先制定的estimators提供了一个非常高级的模型抽象，因此你可以直接集中于训练模型，而不用担心底层的复杂性。例如:

linear_est = tf.estimator.LinearClassifier(     feature_columns=feature_columns ) linear_est.train(train_input_fn) result = linear_est.evaluate(eval_input_fn)

这显示了使用tf.estimator. Estimators构建和训练estimator是多么容易。estimator也可以定制。

TensorFlow有许多estimator ，包括LinearRegressor，BoostedTreesClassifier等。

6. 自定义层

神经网络以许多层深网络而闻名，其中层可以是不同的类型。TensorFlow包含许多预定义的层(如density, LSTM等)。但对于更复杂的体系结构，层的逻辑要比基础的层复杂得多。对于这样的情况，TensorFlow允许构建自定义层。这可以通过子类化tf.keras.layers来实现。

class CustomDense(tf.keras.layers.Layer):     def __init__(self, num_outputs):         super(CustomDense, self).__init__()         self.num_outputs = num_outputs     def build(self, input_shape):         self.kernel = self.add_weight(             "kernel",             shape=[int(input_shape[-1]),             self.num_outputs]         )     def call(self, input):         return tf.matmul(input, self.kernel)

正如在文档中所述，实现自己的层的最好方法是扩展 tf.keras.Layer类并实现：

_init_，你可以在这里做所有与输入无关的初始化。

build，其中你知道输入张量的形状，然后可以做剩下的初始化工作。

call，在这里进行前向计算。

虽然kernel的初始化可以在*_init_中完成，但是最好在build中进行初始化，否则你必须在创建新层的每个实例上显式地指定input_shape*。

7. 自定义训练

tf.keras Sequential 和Model API使得模型的训练更加容易。然而，大多数时候在训练复杂模型时，使用自定义损失函数。此外，模型训练也可能不同于默认训练(例如，分别对不同的模型组件求梯度)。

TensorFlow的自动微分有助于有效地计算梯度。这些原语用于定义自定义训练循环。

def train(model, inputs, outputs, learning_rate):     with tf.GradientTape() as t:         # Computing Losses from Model Prediction         current_loss = loss(outputs, model(inputs))              # Gradients for Trainable Variables with Obtained Losses     dW, db = t.gradient(current_loss, [model.W, model.b])          # Applying Gradients to Weights     model.W.assign_sub(learning_rate * dW)     model.b.assign_sub(learning_rate * db)

这个循环可以在多个epoch中重复，并且根据用例使用更定制的设置。

8. Checkpoints

保存一个TensorFlow模型可以有两种方式：

SavedModel：保存模型的完整状态以及所有参数。这是独立于源代码的。model.save_weights('checkpoint')

Checkpoints

Checkpoints 捕获模型使用的所有参数的值。使用Sequential API或Model API构建的模型可以简单地以SavedModel格式保存。

然而，对于自定义模型，checkpoints是必需的。

检查点不包含模型定义的计算的任何描述，因此通常只有当源代码可用时，保存的参数值才有用。

保存 Checkpoint

checkpoint_path = “save_path” # Defining a Checkpoint ckpt = tf.train.Checkpoint(model=model, optimizer=optimizer) # Creating a CheckpointManager Object ckpt_manager = tf.train.CheckpointManager(ckpt, checkpoint_path, max_to_keep=5) # Saving a Model ckpt_manager.save()

从 Checkpoint 加载模型

TensorFlow从被加载的对象开始，通过遍历带有带有名字的边的有向图来将变量与检查点值匹配。

if ckpt_manager.latest_checkpoint:     ckpt.restore(ckpt_manager.latest_checkpoint)

9. Keras Tuner

这是TensorFlow中的一个相当新的特性。

!pip install keras-tuner

超参数调优调优是对定义的ML模型配置的参数进行筛选的过程。在特征工程和预处理之后，这些因素是模型性能的决定性因素。

# model_builder is a function that builds a model and returns it tuner = kt.Hyperband(     model_builder,     objective='val_accuracy',      max_epochs=10,     factor=3,     directory='my_dir',     project_name='intro_to_kt' )

除了HyperBand之外，BayesianOptimization和RandomSearch 也可用于调优。

tuner.search(     img_train, label_train,      epochs = 10,      validation_data=(img_test,label_test),      callbacks=[ClearTrainingOutput()] ) # Get the optimal hyperparameters best_hps = tuner.get_best_hyperparameters(num_trials=1)[0]

然后，我们使用最优超参数训练模型：

model = tuner.hypermodel.build(best_hps) model.fit(     img_train,      label_train,      epochs=10,      validation_data=(img_test, label_test) )

10. 分布式训练

如果你有多个GPU，并且希望通过分散训练循环在多个GPU上优化训练，TensorFlow的各种分布式训练策略能够优化GPU的使用，并为你操纵GPU上的训练。

tf.distribute.MirroredStrategy是最常用的策略。它是如何工作的呢？

所有的变量和模型图被复制成副本。

输入均匀分布在不同的副本上。

每个副本计算它接收到的输入的损失和梯度。

同步的所有副本的梯度并求和。

同步后，对每个副本上的变量进行相同的更新。

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()with strategy.scope():     model = tf.keras.Sequential([         tf.keras.layers.Conv2D(             32, 3, activation='relu',  input_shape=(28, 28, 1)         ),         tf.keras.layers.MaxPooling2D(),         tf.keras.layers.Flatten(),         tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),         tf.keras.layers.Dense(10)     ])     model.compile(         loss="sparse_categorical_crossentropy",         optimizer="adam",         metrics=['accuracy']     )

—END—

英文原文：https://towardsdatascience.com/10-tensorflow-tricks-every-ml-practitioner-must-know-96b860e53c1

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