Tensorflow Estimator API
用語集のトップページへTensorflow Estimator API とは
Estimator 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。Estimator 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。Estimator には、事前構築された Estimator と、独自でカスタマイズする Estimator の 2 つのタイプがあります。
Estimator の 4 つの主要な機能
- 訓練:与えられた入力データをもとに、指定された回数だけモデルを訓練
- 評価:テストデー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インターフェースの実行
- エクスポート:サーブするためのモデルのエクスポート
Estimator 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、カスタマイズが簡単
- Estimator でのグラフ作成による作業負担の軽減
- 安全な分散型トレーニングループを提供し、以下の方法とタイミングを管理:
- グラフの作成
- 変数の初期化
- データの読み込み
- 例外処理への対応
- チェックポイントファイルの作成および障害からの復旧
- TensorBoard サマリーの保存
関連リソース
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