解释代码:full_model = full_model.get_concrete_function( tf.TensorSpec(model.inputs[0].shape, model.inputs[0].dtype))
时间: 2024-06-06 13:06:24 浏览: 9
这行代码的作用是将 TensorFlow 模型转换为可执行的具体函数,以便在 TensorFlow Serving 中以高效的方式提供实时预测服务。它需要使用一个 TensorSpec 对象,该对象描述了输入张量的形状和数据类型。首先,我们从模型中获取第一个输入张量的形状和数据类型,然后将其传递给 get_concrete_function() 方法以创建可执行函数。
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解释代码:full_model = full_model.get_concrete_function( tf.TensorSpec(model.inputs[0].shape, model.inputs[0].dtype))
这段代码的作用是将模型(model)转换为可执行的具体函数(concrete function),其中通过指定模型的输入张量的形状(shape)和数据类型(dtype)来定义输入规格(input specification)。具体来说,tf.TensorSpec()函数的参数是输入张量的形状和数据类型,从而定义了一个TensorSpec对象,然后通过model.inputs[0]来获取模型的第一个输入张量,最后通过full_model.get_concrete_function()将完整模型转换为具体函数,并用具体函数full_model来替代原始模型。
生成torch代码:class ConcreteAutoencoderFeatureSelector(): def __init__(self, K, output_function, num_epochs=300, batch_size=None, learning_rate=0.001, start_temp=10.0, min_temp=0.1, tryout_limit=1): self.K = K self.output_function = output_function self.num_epochs = num_epochs self.batch_size = batch_size self.learning_rate = learning_rate self.start_temp = start_temp self.min_temp = min_temp self.tryout_limit = tryout_limit def fit(self, X, Y=None, val_X=None, val_Y=None): if Y is None: Y = X assert len(X) == len(Y) validation_data = None if val_X is not None and val_Y is not None: assert len(val_X) == len(val_Y) validation_data = (val_X, val_Y) if self.batch_size is None: self.batch_size = max(len(X) // 256, 16) num_epochs = self.num_epochs steps_per_epoch = (len(X) + self.batch_size - 1) // self.batch_size for i in range(self.tryout_limit): K.set_learning_phase(1) inputs = Input(shape=X.shape[1:]) alpha = math.exp(math.log(self.min_temp / self.start_temp) / (num_epochs * steps_per_epoch)) self.concrete_select = ConcreteSelect(self.K, self.start_temp, self.min_temp, alpha, name='concrete_select') selected_features = self.concrete_select(inputs) outputs = self.output_function(selected_features) self.model = Model(inputs, outputs) self.model.compile(Adam(self.learning_rate), loss='mean_squared_error') print(self.model.summary()) stopper_callback = StopperCallback() hist = self.model.fit(X, Y, self.batch_size, num_epochs, verbose=1, callbacks=[stopper_callback], validation_data=validation_data) # , validation_freq = 10) if K.get_value(K.mean( K.max(K.softmax(self.concrete_select.logits, axis=-1)))) >= stopper_callback.mean_max_target: break num_epochs *= 2 self.probabilities = K.get_value(K.softmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) self.indices = K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) return self def get_indices(self): return K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) def get_mask(self): return K.get_value(K.sum(K.one_hot(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits), self.model.get_layer('concrete_select').logits.shape[1]), axis=0)) def transform(self, X): return X[self.get_indices()] def fit_transform(self, X, y): self.fit(X, y) return self.transform(X) def get_support(self, indices=False): return self.get_indices() if indices else self.get_mask() def get_params(self): return self.model
这段代码定义了一个名为"ConcreteAutoencoderFeatureSelector"的类,它有几个参数,包括:K(特征数目),output_function(输出函数),num_epochs(迭代次数),batch_size(批大小),learning_rate(学习率),start_temp(开始温度),min_temp(最小温度),tryout_limit(尝试次数)。
fit()函数用于训练模型。如果不提供Y,则默认使用X。如果提供了val_X和val_Y,那么还会对模型进行验证。该函数将检查X和Y是否具有相同的长度,并通过步骤计算每个迭代周期的步骤数。然后使用concrete_select函数对数据进行特征选择,最后训练模型并输出总结。模型将使用Adam优化器,并计算均方误差进行损失。最后,将使用StopperCallback回调停止模型的训练。