Primeiros passos: treinamento e predição com Keras

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Neste tutorial, mostramos como treinar uma rede neural no AI Platform usando a API sequencial do Keras e como exibir predições desse modelo.

Keras é uma API de alto nível desenvolvida para criar e treinar modelos de aprendizado profundo. A tf.keras (em inglês) é a implementação do TensorFlow dessa API.

Nas duas primeiras partes do tutorial, você verá o treinamento de um modelo no AI Platform com o uso do código do Keras pré-escrito, a implantação do modelo treinado no AI Platform e a exibição de predições on-line com base no modelo implantado.

Na última parte do tutorial, veremos o código de treinamento usado neste modelo e faremos uma verificação de compatibilidade dele com o AI Platform. Para saber mais sobre como criar modelos de aprendizado de máquina no Keras de maneira mais generalizada, leia os tutoriais do Keras do TensorFlow (em inglês).

Conjunto de dados

Neste tutorial, usamos o conjunto de dados de receita do censo dos Estados Unidos (em inglês) fornecido pelo repositório de machine learning da UC Irvine (em inglês). Esse conjunto de dados contém informações sobre pessoas de um banco de dados do censo de 1994, inclusive idade, escolaridade, estado civil, profissão e se ganham mais de US$ 50.000 por ano.

Objetivo

A meta é treinar uma rede neural profunda (DNN, na sigla em inglês) usando Keras, que prevê se uma pessoa ganha mais de US$ 50.000 por ano (rótulo de destino) com base em outras informações do censo sobre a pessoa (atributos).

O foco deste tutorial é usar esse modelo com o AI Platform, mais do que a criação do modelo em si. No entanto, é sempre importante pensar em problemas em potencial e consequências não intencionais durante a criação dos sistemas de machine learning. Consulte o exercício do curso intensivo de machine learning sobre imparcialidade para saber mais sobre as fontes de viés no conjunto de dados do censo, bem como a imparcialidade do machine learning em geral.

Custos

Veja os componentes faturáveis do Google Cloud Platform (GCP) usados neste tutorial:

  • AI Platform
  • Cloud Storage

Consulte os preços do AI Platform e os preços do Cloud Storage, e use a calculadora de preços para gerar uma estimativa de custo com base no uso projetado.

Antes de começar

É necessário realizar várias etapas antes de treinar e implantar um modelo no AI Platform:

  • Configure o ambiente de desenvolvimento local.
  • Configure um projeto do GCP com faturamento e as APIs necessárias.
  • Crie um intervalo do Cloud Storage para armazenar o pacote de treinamento e o modelo treinado.

Configurar o ambiente de desenvolvimento local

Você precisa dos itens a seguir para concluir este tutorial:

  • Git
  • Python 3
  • virtualenv
  • SDK do Cloud

No guia do Google Cloud para configurar um ambiente de desenvolvimento do Python, apresentamos instruções detalhadas para atender a esses requisitos. Veja a seguir um conjunto condensado de instruções:

  1. Instale o Python 3.

  2. Instale o virtualenv e crie um ambiente virtual que use o Python 3.

  3. Ative esse ambiente.

  4. Conclua os passos na seção a seguir para instalar o SDK do Cloud.

Configurar o projeto do GCP

  1. Faça login na sua Conta do Google.

    Se você ainda não tiver uma, inscreva-se.

  2. Selecione ou crie um projeto do Google Cloud Platform.

    Acessar a página Gerenciar recursos

  3. Verifique se o faturamento foi ativado no projeto do Google Cloud Platform.

    Saiba como ativar o faturamento

  4. Ativar AI Platform ("Cloud Machine Learning Engine") and Compute Engine APIs.

    Ativar as APIs

  5. Instale e inicialize o SDK do Cloud.

Autenticar a conta do GCP

Para configurar a autenticação, crie uma chave da conta de serviço e defina uma variável de ambiente para o caminho do arquivo dessa chave.

  1. Crie uma chave da conta de serviço para autenticação:
    1. No Console do GCP, acesse a página Criar chave da conta de serviço.

      Acessar a página "Criar chave da conta de serviço"
    2. Na lista suspensa Conta de serviço, selecione Nova conta de serviço.
    3. No campo Nome da conta de serviço, insira um nome.
    4. Na lista suspensa Papel, selecione Machine Learning Engine > Administrador do ML Engine e Storage > Administrador de objeto do Storage.

      Observação: o campo Papel autoriza a conta de serviço a acessar recursos. É possível ver e alterar esse campo no Console do GCP posteriormente. Se estiver desenvolvendo um aplicativo de produção, talvez seja necessário especificar permissões mais granulares do que Machine Learning Engine > Administrador do ML Engine e Storage > Administrador de objeto do Storage. Para mais informações, consulte o controle de acesso do AI Platform.
    5. Clique em Criar. O download de um arquivo JSON com sua chave é feito no computador.
  2. Defina a variável de ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS como o caminho do arquivo JSON que contém a chave da conta de serviço. Essa variável aplica-se apenas à sessão de shell atual. Portanto, se você abrir uma nova sessão, defina a variável novamente.

Criar um intervalo do Cloud Storage

Ao enviar um job de treinamento usando o SDK do Cloud, faça upload de um pacote do Python que contém o código de treinamento para um intervalo do Cloud Storage. O AI Platform executa o código desse pacote. Neste tutorial, o AI Platform também salva o modelo treinado resultante do job no mesmo intervalo. Em seguida, crie uma versão de modelo do AI Platform com base nessa saída para exibir predições on-line.

Defina o nome do intervalo do Cloud Storage como uma variável de ambiente. Ele precisa ser exclusivo em todos os intervalos do Cloud Storage:

BUCKET_NAME="your-bucket-name"

Selecione uma região em que o treinamento e a predição do AI Platform estejam disponíveis e crie outra variável de ambiente. Não é possível usar um intervalo Multi-Regional Storage para treinamento com o AI Platform. Por exemplo:

REGION="us-central1"

Crie o intervalo do Cloud Storage nessa região e, posteriormente, use a mesma região em treinamento e predição. Gere o seguinte comando para criar o intervalo, caso ele ainda não exista:

gsutil mb -l $REGION gs://$BUCKET_NAME

Guia de início rápido para treinamento no AI Platform

Nesta seção do tutorial, você verá como enviar um job de treinamento para o AI Platform. Esse job executa um código de amostra que usa o Keras para treinar uma rede neural profunda com base nos dados do censo dos Estados Unidos. Ele exibe o modelo treinado como um diretório SavedModel do TensorFlow (em inglês) no intervalo do Cloud Storage.

Receber o código de treinamento e as dependências

Primeiro, faça o download do código de treinamento e altere o diretório de trabalho:

# Clone the repository of AI Platform samples
git clone --depth 1 https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-samples

# Set the working directory to the sample code directory
cd cloudml-samples/census/tf-keras

O código de treinamento é estruturado como um pacote do Python no subdiretório trainer/:

# `ls` shows the working directory's contents. The `p` flag adds trailing
# slashes to subdirectory names. The `R` flag lists subdirectories recursively.
ls -pR
.:
README.md  requirements.txt  trainer/

./trainer:
__init__.py  model.py  task.py  util.py

Em seguida, instale as dependências do Python necessárias para treinar o modelo localmente:

pip install -r requirements.txt

Quando você gera o job de treinamento no AI Platform, as dependências são pré-instaladas com base na versão do ambiente de execução escolhida.

Treinar o modelo localmente

Antes do treinamento no AI Platform, treine o job localmente para verificar se a estrutura do arquivo e o empacotamento estão corretos.

Para um job complexo ou que exija muitos recursos, convém treinar localmente em uma pequena amostra do conjunto de dados para verificar o código. Em seguida, gere o job no AI Platform para treinamento em todo o conjunto de dados.

Essa amostra gera um job relativamente rápido em um conjunto de dados pequeno. Dessa maneira, o treinamento local e o job do AI Platform geram o mesmo código nos mesmos dados.

Gere o seguinte comando para treinar um modelo localmente:

# This is similar to `python -m trainer.task --job-dir local-training-output`
# but it better replicates the AI Platform environment, especially
# for distributed training (not applicable here).
gcloud ai-platform local train \
  --package-path trainer \
  --module-name trainer.task \
  --job-dir local-training-output

Observe o progresso do treinamento no shell. Ao final, o aplicativo de treinamento exporta o modelo treinado e imprime uma mensagem semelhante à seguinte:

Model exported to:  local-training-output/keras_export/1553709223

Treinar o modelo usando o AI Platform

Em seguida, envie um job de treinamento para o AI Platform. Isso gera o módulo de treinamento na nuvem e exporta o modelo treinado para o Cloud Storage.

Primeiro, atribua um nome ao job de treinamento e escolha um diretório no intervalo do Cloud Storage para salvar arquivos intermediários e de saída. Defina-os como variáveis de ambiente. Por exemplo:

JOB_NAME="my_first_keras_job"
JOB_DIR="gs://$BUCKET_NAME/keras-job-dir"

Execute o comando a seguir para empacotar o diretório trainer/, fazer upload dele para o --job-dir especificado e instruir o AI Platform a gerar o módulo trainer.task com base nesse pacote.

A sinalização --stream-logs permite visualizar registros de treinamento no shell. Também é possível ver registros e outros detalhes do job no Console do GCP.

gcloud ai-platform jobs submit training $JOB_NAME \
  --package-path trainer/ \
  --module-name trainer.task \
  --region $REGION \
  --python-version 3.5 \
  --runtime-version 1.13 \
  --job-dir $JOB_DIR \
  --stream-logs

Isso pode demorar mais do que o treinamento local, mas é possível observar o progresso do treinamento no shell de maneira semelhante. Ao final, o job de treinamento exporta o modelo treinado para o intervalo do Cloud Storage e imprime uma mensagem como esta:

INFO    2019-03-27 17:57:11 +0000   master-replica-0        Model exported to:  gs://your-bucket-name/keras-job-dir/keras_export/1553709421
INFO    2019-03-27 17:57:11 +0000   master-replica-0        Module completed; cleaning up.
INFO    2019-03-27 17:57:11 +0000   master-replica-0        Clean up finished.
INFO    2019-03-27 17:57:11 +0000   master-replica-0        Task completed successfully.

Ajuste de hiperparâmetro

Opcionalmente, você pode executar o ajuste do hiperparâmetro usando o arquivo de configuração hptuning_config.yaml incluído. Esse arquivo informa ao AI Platform para ajustar o tamanho do lote e a taxa de aprendizado para o treinamento em várias tentativas para maximizar a precisão.

Neste exemplo, o código de treinamento usa um callback TensorBoard, que cria Summary Events do TensorFlow durante o treinamento (conteúdo dos links em inglês). O AI Platform usa esses eventos para rastrear a métrica que você quer otimizar. Saiba mais sobre o ajuste de hiperparâmetros no treinamento do AI Platform.

gcloud ai-platform jobs submit training $JOB_NAME-hpt \
  --config hptuning_config.yaml \
  --package-path trainer/ \
  --module-name trainer.task \
  --region $REGION \
  --python-version 3.5 \
  --runtime-version 1.13 \
  --job-dir $JOB_DIR \
  --stream-logs

Guia de início rápido para predições on-line no AI Platform

Nesta seção, você verá como usar o AI Platform e o modelo treinado da seção anterior para prever a faixa de renda de uma pessoa com base em outras informações do censo sobre ela.

Criar recursos de modelo e versão no AI Platform

Para exibir predições on-line usando o modelo treinado e exportado no guia de início rápido do treinamento, crie um recurso de modelo no AI Platform e um recurso de versão dentro dele. O recurso de versão é o que realmente usa o modelo treinado para exibir predições. Essa estrutura permite ajustar e treinar o modelo muitas vezes e organizar todas as versões juntas no AI Platform. Saiba mais sobre modelos e versões.

Primeiro, nomeie e crie o recurso de modelo:

MODEL_NAME="my_first_keras_model"

gcloud ai-platform models create $MODEL_NAME \
  --regions $REGION
Created ml engine model [projects/your-project-id/models/my_first_keras_model].

Em seguida, crie a versão do modelo. O job de treinamento do guia de início rápido para treinamento exportou um diretório SavedModel do TensorFlow (em inglês) com carimbo de data/hora para o intervalo do Cloud Storage. O AI Platform usa esse diretório para criar uma versão de modelo. Saiba mais sobre SavedModel e AI Platform.

É possível encontrar o caminho para esse diretório nos registros do job de treinamento. Procure uma linha como esta:

Model exported to:  gs://your-bucket-name/keras-job-dir/keras_export/1545439782

Execute o seguinte comando para identificar o diretório SavedModel e o use para criar um recurso de versão de modelo:

MODEL_VERSION="v1"

# Get a list of directories in the `keras_export` parent directory. Then pick
# the directory with the latest timestamp, in case you've trained multiple
# times.
SAVED_MODEL_PATH=$(gsutil ls $JOB_DIR/keras_export | tail -n 1)

# Create model version based on that SavedModel directory
gcloud ai-platform versions create $MODEL_VERSION \
  --model $MODEL_NAME \
  --runtime-version 1.13 \
  --python-version 3.5 \
  --framework tensorflow \
  --origin $SAVED_MODEL_PATH

Preparar entrada para predição

Para receber predições válidas e úteis, pré-processe a entrada para predição da mesma maneira que os dados de treinamento foram pré-processados. Em um sistema de produção, convém criar um pipeline de pré-processamento que possa ser usado de maneira idêntica no momento do treinamento e da predição.

Neste exercício, use o código de carregamento de dados do pacote de treinamento para selecionar uma amostra aleatória dos dados de avaliação. Esses dados estão no formato usado para avaliar a acurácia após cada período de treinamento. Dessa maneira, eles podem ser usados para enviar predições de teste sem pré-processamento adicional.

Abra o interpretador do Python (python) no diretório de trabalho atual para gerar os próximos diversos snippets de código:

from trainer import util

_, _, eval_x, eval_y = util.load_data()

prediction_input = eval_x.sample(20)
prediction_targets = eval_y[prediction_input.index]

prediction_input
age workclass education_num marital_status occupation relationship race capital_gain capital_loss hours_per_week native_country
1979 0.901213 1 1.525542 2 9 0 4 -0.144792 -0.217132 -0.437544 38
2430 -0.922154 3 -0.419265 4 2 3 4 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38
4214 -1.213893 3 -0.030304 4 10 1 4 -0.144792 -0.217132 1.579979 38
10389 -0.630415 3 0.358658 4 0 3 4 -0.144792 -0.217132 -0.679647 38
14525 -1.505632 3 -1.586149 4 7 3 0 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38
15040 -0.119873 5 0.358658 2 2 0 4 -0.144792 -0.217132 -0.841048 38
8409 0.244801 3 1.525542 2 9 0 4 -0.144792 -0.217132 1.176475 6
10628 0.098931 1 1.525542 2 9 0 4 0.886847 -0.217132 -0.034039 38
10942 0.390670 5 -0.030304 2 4 0 4 -0.144792 -0.217132 4.727315 38
5129 1.120017 3 1.136580 2 12 0 4 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38
2096 -1.286827 3 -0.030304 4 11 3 4 -0.144792 -0.217132 -1.648058 38
12463 -0.703350 3 -0.419265 2 7 5 4 -0.144792 4.502280 -0.437544 38
8528 0.536539 3 1.525542 4 3 4 4 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38
7093 -1.359762 3 -0.419265 4 6 3 2 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38
12565 0.536539 3 1.136580 0 11 2 2 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38
5655 1.338821 3 -0.419265 2 2 0 4 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38
2322 0.682409 3 1.136580 0 12 3 4 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38
12652 0.025997 3 1.136580 2 11 0 4 -0.144792 -0.217132 0.369465 38
4755 -0.411611 3 -0.419265 2 11 0 4 -0.144792 -0.217132 1.176475 38
4413 0.390670 6 1.136580 4 4 1 4 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38

Os campos categóricos, como occupation, já foram convertidos em inteiros (com o mesmo mapeamento usado em treinamento). Campos numéricos, como age, foram dimensionados para um z-score. Alguns campos foram eliminados dos dados originais. Compare a entrada de predição com os dados brutos para os mesmos exemplos:

import pandas as pd

_, eval_file_path = util.download(util.DATA_DIR)
raw_eval_data = pd.read_csv(eval_file_path,
                            names=util._CSV_COLUMNS,
                            na_values='?')

raw_eval_data.iloc[prediction_input.index]
age workclass fnlwgt education education_num marital_status occupation relationship race gender capital_gain capital_loss hours_per_week native_country income_bracket
1979 51 Local-gov 99064 Masters 14 Married-civ-spouse Prof-specialty Husband White Male 0 0 35 United-States <=50K
2430 26 Private 197967 HS-grad 9 Never-married Craft-repair Own-child White Male 0 0 40 United-States <=50K
4214 22 Private 221694 Some-college 10 Never-married Protective-serv Not-in-family White Male 0 0 60 United-States <=50K
10389 30 Private 96480 Assoc-voc 11 Never-married Adm-clerical Own-child White Female 0 0 32 United-States <=50K
14525 18 Private 146225 10th 6 Never-married Other-service Own-child Amer-Indian-Eskimo Female 0 0 40 United-States <=50K
15040 37 Self-emp-not-inc 50096 Assoc-voc 11 Married-civ-spouse Craft-repair Husband White Male 0 0 30 United-States <=50K
8409 42 Private 102988 Masters 14 Married-civ-spouse Prof-specialty Husband White Male 0 0 55 Ecuador >50K
10628 40 Local-gov 284086 Masters 14 Married-civ-spouse Prof-specialty Husband White Male 7688 0 40 United-States >50K
10942 44 Self-emp-not-inc 52505 Some-college 10 Married-civ-spouse Farming-fishing Husband White Male 0 0 99 United-States <=50K
5129 54 Private 106728 Bachelors 13 Married-civ-spouse Tech-support Husband White Male 0 0 40 United-States <=50K
2096 21 Private 190916 Some-college 10 Never-married Sales Own-child White Female 0 0 20 United-States <=50K
12463 29 Private 197565 HS-grad 9 Married-civ-spouse Other-service Wife White Female 0 1902 35 United-States >50K
8528 46 Private 193188 Masters 14 Never-married Exec-managerial Unmarried White Male 0 0 40 United-States <=50K
7093 20 Private 273147 HS-grad 9 Never-married Machine-op-inspct Own-child Black Male 0 0 40 United-States <=50K
12565 46 Private 203653 Bachelors 13 Divorced Sales Other-relative Black Male 0 0 40 United-States <=50K
5655 57 Private 174662 HS-grad 9 Married-civ-spouse Craft-repair Husband White Male 0 0 40 United-States <=50K
2322 48 Private 232149 Bachelors 13 Divorced Tech-support Own-child White Female 0 0 40 United-States <=50K
12652 39 Private 82521 Bachelors 13 Married-civ-spouse Sales Husband White Male 0 0 45 United-States >50K
4755 33 Private 330715 HS-grad 9 Married-civ-spouse Sales Husband White Male 0 0 55 United-States <=50K
4413 44 State-gov 128586 Bachelors 13 Never-married Farming-fishing Not-in-family White Male 0 0 40 United-States <=50K

Exporte a entrada de predição para um arquivo JSON delimitado por nova linha:

import json

with open('prediction_input.json', 'w') as json_file:
  for row in prediction_input.values.tolist():
    json.dump(row, json_file)
    json_file.write('\n')

Saia do interpretador do Python (exit()). No shell, examine prediction_input.json:

cat prediction_input.json
[0.9012127751273994, 1.0, 1.525541514460902, 2.0, 9.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.43754385253479555, 38.0]
[-0.9221541171760282, 3.0, -0.4192650914017433, 4.0, 2.0, 3.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0]
[-1.2138928199445767, 3.0, -0.030303770229214273, 4.0, 10.0, 1.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, 1.5799792247041626, 38.0]
[-0.6304154144074798, 3.0, 0.35865755094331475, 4.0, 0.0, 3.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.6796466218034705, 38.0]
[-1.5056315227131252, 3.0, -1.5861490549193304, 4.0, 7.0, 3.0, 0.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0]
[-0.11987268456252011, 5.0, 0.35865755094331475, 2.0, 2.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.8410484679825871, 38.0]
[0.24480069389816542, 3.0, 1.525541514460902, 2.0, 9.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, 1.176474609256371, 6.0]
[0.0989313425138912, 1.0, 1.525541514460902, 2.0, 9.0, 0.0, 4.0, 0.8868473744801746, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0]
[0.39067004528243965, 5.0, -0.030303770229214273, 2.0, 4.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, 4.7273152251969375, 38.0]
[1.1200168022038106, 3.0, 1.1365801932883728, 2.0, 12.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0]
[-1.2868274956367138, 3.0, -0.030303770229214273, 4.0, 11.0, 3.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -1.6480576988781703, 38.0]
[-0.7033500900996169, 3.0, -0.4192650914017433, 2.0, 7.0, 5.0, 4.0, -0.14479173735784842, 4.5022796885373735, -0.43754385253479555, 38.0]
[0.5365393966667138, 3.0, 1.525541514460902, 4.0, 3.0, 4.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0]
[-1.3597621713288508, 3.0, -0.4192650914017433, 4.0, 6.0, 3.0, 2.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0]
[0.5365393966667138, 3.0, 1.1365801932883728, 0.0, 11.0, 2.0, 2.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0]
[1.338820829280222, 3.0, -0.4192650914017433, 2.0, 2.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0]
[0.6824087480509881, 3.0, 1.1365801932883728, 0.0, 12.0, 3.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0]
[0.0259966668217541, 3.0, 1.1365801932883728, 2.0, 11.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, 0.3694653783607877, 38.0]
[-0.4116113873310685, 3.0, -0.4192650914017433, 2.0, 11.0, 0.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, 1.176474609256371, 38.0]
[0.39067004528243965, 6.0, 1.1365801932883728, 4.0, 4.0, 1.0, 4.0, -0.14479173735784842, -0.21713186390175285, -0.03403923708700391, 38.0]

A ferramenta de linha de comando gcloud aceita um JSON delimitado por nova linha para predição on-line, e esse modelo do Keras em especial espera uma lista simples de números para cada exemplo de entrada.

O AI Platform requer um formato diferente quando você faz solicitações de predição on-line para a API REST sem usar a ferramenta gcloud. A maneira como você estrutura o modelo também pode alterar como é preciso formatar dados para predição. Saiba mais sobre como formatar dados para predição on-line.

Enviar a solicitação de predição on-line

Use a gcloud para enviar a solicitação de predição on-line:

gcloud ai-platform predict \
  --model $MODEL_NAME \
  --version $MODEL_VERSION \
  --json-instances prediction_input.json
DENSE_4
[0.6854287385940552]
[0.011786997318267822]
[0.037236183881759644]
[0.016223609447479248]
[0.0012015104293823242]
[0.23621389269828796]
[0.6174039244651794]
[0.9822691679000854]
[0.3815768361091614]
[0.6715215444564819]
[0.001094043254852295]
[0.43077391386032104]
[0.22132840752601624]
[0.004075437784194946]
[0.22736871242523193]
[0.4111979305744171]
[0.27328649163246155]
[0.6981356143951416]
[0.3309604525566101]
[0.20807647705078125]

Como a última camada do modelo usa uma função sigmoide na ativação, as saídas entre 0 e 0,5 representam predições negativas ("<=50K") e as saídas entre 0,5 e 1 representam as positivas (">50K").

Como desenvolver o modelo Keras do zero

A esta altura, você já treinou um modelo de machine learning no AI Platform, implantou o modelo treinado como um recurso de versão no AI Platform e recebeu predições on-line da implantação. Na próxima seção, mostraremos como recriar o código do Keras usado para treinar o modelo. Ela abrange as seguintes partes do desenvolvimento de um modelo de machine learning a ser usado com o AI Platform:

  • Fazer o download e pré-processar dados
  • Projetar e treinar o modelo
  • Visualizar o treinamento e exportar o modelo treinado

Nesta seção, apresentamos uma visão mais detalhada das tarefas concluídas nas partes anteriores, mas, para saber mais sobre como usar tf.keras, leia o guia do TensorFlow para Keras (em inglês). Para saber mais sobre como estruturar o código como um pacote de treinamento para o AI Platform, leia Como empacotar um aplicativo de treinamento e consulte o código de treinamento completo (em inglês), estruturado como um pacote do Python.

Importar bibliotecas e definir constantes

Primeiro, importe as bibliotecas do Python obrigatórias para treinamento:

import os
from six.moves import urllib
import tempfile

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf

# Examine software versions
print(__import__('sys').version)
print(tf.__version__)
print(tf.keras.__version__)

Em seguida, defina algumas constantes úteis:

  • Informações para fazer download dos dados de treinamento e avaliação
  • Informações obrigatórias para o Pandas interpretar dados e converter campos categóricos em atributos numéricos
  • Hiperparâmetros de treinamento, como taxa de aprendizado e tamanho do lote
### For downloading data ###

# Storage directory
DATA_DIR = os.path.join(tempfile.gettempdir(), 'census_data')

# Download options.
DATA_URL = 'https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/ml-engine' \
           '/census/data'
TRAINING_FILE = 'adult.data.csv'
EVAL_FILE = 'adult.test.csv'
TRAINING_URL = '%s/%s' % (DATA_URL, TRAINING_FILE)
EVAL_URL = '%s/%s' % (DATA_URL, EVAL_FILE)

### For interpreting data ###

# These are the features in the dataset.
# Dataset information: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/census+income
_CSV_COLUMNS = [
    'age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'education_num',
    'marital_status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'gender',
    'capital_gain', 'capital_loss', 'hours_per_week', 'native_country',
    'income_bracket'
]

_CATEGORICAL_TYPES = {
  'workclass': pd.api.types.CategoricalDtype(categories=[
    'Federal-gov', 'Local-gov', 'Never-worked', 'Private', 'Self-emp-inc',
    'Self-emp-not-inc', 'State-gov', 'Without-pay'
  ]),
  'marital_status': pd.api.types.CategoricalDtype(categories=[
    'Divorced', 'Married-AF-spouse', 'Married-civ-spouse',
    'Married-spouse-absent', 'Never-married', 'Separated', 'Widowed'
  ]),
  'occupation': pd.api.types.CategoricalDtype([
    'Adm-clerical', 'Armed-Forces', 'Craft-repair', 'Exec-managerial',
    'Farming-fishing', 'Handlers-cleaners', 'Machine-op-inspct',
    'Other-service', 'Priv-house-serv', 'Prof-specialty', 'Protective-serv',
    'Sales', 'Tech-support', 'Transport-moving'
  ]),
  'relationship': pd.api.types.CategoricalDtype(categories=[
    'Husband', 'Not-in-family', 'Other-relative', 'Own-child', 'Unmarried',
    'Wife'
  ]),
  'race': pd.api.types.CategoricalDtype(categories=[
    'Amer-Indian-Eskimo', 'Asian-Pac-Islander', 'Black', 'Other', 'White'
  ]),
  'native_country': pd.api.types.CategoricalDtype(categories=[
    'Cambodia', 'Canada', 'China', 'Columbia', 'Cuba', 'Dominican-Republic',
    'Ecuador', 'El-Salvador', 'England', 'France', 'Germany', 'Greece',
    'Guatemala', 'Haiti', 'Holand-Netherlands', 'Honduras', 'Hong', 'Hungary',
    'India', 'Iran', 'Ireland', 'Italy', 'Jamaica', 'Japan', 'Laos', 'Mexico',
    'Nicaragua', 'Outlying-US(Guam-USVI-etc)', 'Peru', 'Philippines', 'Poland',
    'Portugal', 'Puerto-Rico', 'Scotland', 'South', 'Taiwan', 'Thailand',
    'Trinadad&Tobago', 'United-States', 'Vietnam', 'Yugoslavia'
  ]),
  'income_bracket': pd.api.types.CategoricalDtype(categories=[
    '<=50K', '>50K'
  ])
}

# This is the label (target) we want to predict.
_LABEL_COLUMN = 'income_bracket'

### Hyperparameters for training ###

# This the training batch size
BATCH_SIZE = 128

# This is the number of epochs (passes over the full training data)
NUM_EPOCHS = 20

# Define learning rate.
LEARNING_RATE = .01

Fazer o download e pré-processar dados

Fazer download dos dados

Em seguida, defina funções para fazer download de dados de treinamento e avaliação. Essas funções também corrigem pequenas irregularidades na formatação dos dados.

def _download_and_clean_file(filename, url):
  """Downloads data from url, and makes changes to match the CSV format.

  The CSVs may use spaces after the comma delimters (non-standard) or include
  rows which do not represent well-formed examples. This function strips out
  some of these problems.

  Args:
    filename: filename to save url to
    url: URL of resource to download
  """
  temp_file, _ = urllib.request.urlretrieve(url)
  with tf.gfile.Open(temp_file, 'r') as temp_file_object:
    with tf.gfile.Open(filename, 'w') as file_object:
      for line in temp_file_object:
        line = line.strip()
        line = line.replace(', ', ',')
        if not line or ',' not in line:
          continue
        if line[-1] == '.':
          line = line[:-1]
        line += '\n'
        file_object.write(line)
  tf.gfile.Remove(temp_file)

def download(data_dir):
  """Downloads census data if it is not already present.

  Args:
    data_dir: directory where we will access/save the census data
  """
  tf.gfile.MakeDirs(data_dir)

  training_file_path = os.path.join(data_dir, TRAINING_FILE)
  if not tf.gfile.Exists(training_file_path):
    _download_and_clean_file(training_file_path, TRAINING_URL)

  eval_file_path = os.path.join(data_dir, EVAL_FILE)
  if not tf.gfile.Exists(eval_file_path):
    _download_and_clean_file(eval_file_path, EVAL_URL)

  return training_file_path, eval_file_path

Use essas funções para fazer download dos dados de treinamento e verificar se você tem arquivos CSV de treinamento e avaliação:

training_file_path, eval_file_path = download(DATA_DIR)

Em seguida, carregue esses arquivos usando o Pandas e examine os dados:

# This census data uses the value '?' for fields (column) that are missing data.
# We use na_values to find ? and set it to NaN values.
# https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html

train_df = pd.read_csv(training_file_path, names=_CSV_COLUMNS, na_values='?')
eval_df = pd.read_csv(eval_file_path, names=_CSV_COLUMNS, na_values='?')

A seguinte tabela mostra um trecho dos dados (train_df.head()) antes do pré-processamento:

age workclass fnlwgt education education_num marital_status occupation relationship race gender capital_gain capital_loss hours_per_week native_country income_bracket
0 39 State-gov 77516 Bachelors 13 Never-married Adm-clerical Not-in-family White Male 2174 0 40 United-States <=50K
1 50 Self-emp-not-inc 83311 Bachelors 13 Married-civ-spouse Exec-managerial Husband White Male 0 0 13 United-States <=50K
2 38 Private 215646 HS-grad 9 Divorced Handlers-cleaners Not-in-family White Male 0 0 40 United-States <=50K
3 53 Private 234721 11th 7 Married-civ-spouse Handlers-cleaners Husband Black Male 0 0 40 United-States <=50K
4 28 Private 338409 Bachelors 13 Married-civ-spouse Prof-specialty Wife Black Female 0 0 40 Cuba <=50K

Pré-processar os dados

O primeiro passo do pré-processamento remove determinados atributos dos dados e converte os atributos categóricos em valores numéricos a serem usados com o Keras.

Saiba mais sobre engenharia de atributos e viés nos dados.

UNUSED_COLUMNS = ['fnlwgt', 'education', 'gender']

def preprocess(dataframe):
  """Converts categorical features to numeric. Removes unused columns.

  Args:
    dataframe: Pandas dataframe with raw data

  Returns:
    Dataframe with preprocessed data
  """
  dataframe = dataframe.drop(columns=UNUSED_COLUMNS)

  # Convert integer valued (numeric) columns to floating point
  numeric_columns = dataframe.select_dtypes(['int64']).columns
  dataframe[numeric_columns] = dataframe[numeric_columns].astype('float32')

  # Convert categorical columns to numeric
  cat_columns = dataframe.select_dtypes(['object']).columns
  dataframe[cat_columns] = dataframe[cat_columns].apply(lambda x: x.astype(
    _CATEGORICAL_TYPES[x.name]))
  dataframe[cat_columns] = dataframe[cat_columns].apply(lambda x: x.cat.codes)
  return dataframe

prepped_train_df = preprocess(train_df)
prepped_eval_df = preprocess(eval_df)

A tabela a seguir (prepped_train_df.head()) mostra como o pré-processamento alterou os dados. Observe especialmente se income_bracket, o rótulo que você está treinando o modelo para prever, mudou de <=50K e >50K para 0 e 1:

age workclass education_num marital_status occupation relationship race capital_gain capital_loss hours_per_week native_country income_bracket
0 39.0 6 13.0 4 0 1 4 2174.0 0.0 40.0 38 0
1 50.0 5 13.0 2 3 0 4 0.0 0.0 13.0 38 0
2 38.0 3 9.0 0 5 1 4 0.0 0.0 40.0 38 0
3 53.0 3 7.0 2 5 0 2 0.0 0.0 40.0 38 0
4 28.0 3 13.0 2 9 5 2 0.0 0.0 40.0 4 0

Em seguida, separe os dados em atributos ("x") e rótulos ("y") e remodele as matrizes de rótulos em um formato a ser usado com tf.data.Dataset depois:

# Split train and test data with labels.
# The pop() method will extract (copy) and remove the label column from the dataframe
train_x, train_y = prepped_train_df, prepped_train_df.pop(_LABEL_COLUMN)
eval_x, eval_y = prepped_eval_df, prepped_eval_df.pop(_LABEL_COLUMN)

# Reshape label columns for use with tf.data.Dataset
train_y = np.asarray(train_y).astype('float32').reshape((-1, 1))
eval_y = np.asarray(eval_y).astype('float32').reshape((-1, 1))

É possível melhorar o modelo realizando o dimensionamento dos dados de treinamento de tal maneira que cada coluna de atributos numéricos tenha uma média de 0 e um desvio padrão de 1.

Em um sistema de produção, convém salvar as médias e os desvios padrão do conjunto de treinamento e usá-los para realizar uma transformação idêntica em dados de teste no momento da predição. Tendo em vista a praticidade neste exercício, combine temporariamente os dados de treinamento e avaliação para dimensionar todos eles:

def standardize(dataframe):
  """Scales numerical columns using their means and standard deviation to get
  z-scores: the mean of each numerical column becomes 0, and the standard
  deviation becomes 1. This can help the model converge during training.

  Args:
    dataframe: Pandas dataframe

  Returns:
    Input dataframe with the numerical columns scaled to z-scores
  """
  dtypes = list(zip(dataframe.dtypes.index, map(str, dataframe.dtypes)))
  # Normalize numeric columns.
  for column, dtype in dtypes:
      if dtype == 'float32':
          dataframe[column] -= dataframe[column].mean()
          dataframe[column] /= dataframe[column].std()
  return dataframe

# Join train_x and eval_x to normalize on overall means and standard
# deviations. Then separate them again.
all_x = pd.concat([train_x, eval_x], keys=['train', 'eval'])
all_x = standardize(all_x)
train_x, eval_x = all_x.xs('train'), all_x.xs('eval')

A próxima tabela (train_x.head()) mostra a aparência dos dados totalmente pré-processados:

age workclass education_num marital_status occupation relationship race capital_gain capital_loss hours_per_week native_country
0 0.025997 6 1.136580 4 0 1 4 0.146933 -0.217132 -0.034039 38
1 0.828278 5 1.136580 2 3 0 4 -0.144792 -0.217132 -2.212964 38
2 -0.046938 3 -0.419265 0 5 1 4 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38
3 1.047082 3 -1.197188 2 5 0 2 -0.144792 -0.217132 -0.034039 38
4 -0.776285 3 1.136580 2 9 5 2 -0.144792 -0.217132 -0.034039 4

Projetar e treinar o modelo

Criar conjuntos de dados de treinamento e validação

Crie uma função de entrada para converter atributos e rótulos em um tf.data.Dataset (em inglês) para treinamento ou avaliação:

def input_fn(features, labels, shuffle, num_epochs, batch_size):
  """Generates an input function to be used for model training.

  Args:
    features: numpy array of features used for training or inference
    labels: numpy array of labels for each example
    shuffle: boolean for whether to shuffle the data or not (set True for
      training, False for evaluation)
    num_epochs: number of epochs to provide the data for
    batch_size: batch size for training

  Returns:
    A tf.data.Dataset that can provide data to the Keras model for training or
      evaluation
  """
  if labels is None:
    inputs = features
  else:
    inputs = (features, labels)
  dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(inputs)

  if shuffle:
    dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(features))

  # We call repeat after shuffling, rather than before, to prevent separate
  # epochs from blending together.
  dataset = dataset.repeat(num_epochs)
  dataset = dataset.batch(batch_size)
  return dataset

Em seguida, crie esses conjuntos de dados de treinamento e avaliação.Use os hiperparâmetros NUM_EPOCHS e BATCH_SIZE definidos anteriormente para determinar como o conjunto de dados de treinamento apresenta exemplos para o modelo durante o treinamento. Configure o conjunto de dados de validação a fim de apresentar todos os exemplos em um só lote, para um único passo de validação ao final de cada período de treinamento.

# Pass a numpy array by using DataFrame.values
training_dataset = input_fn(features=train_x.values,
                    labels=train_y,
                    shuffle=True,
                    num_epochs=NUM_EPOCHS,
                    batch_size=BATCH_SIZE)

num_eval_examples = eval_x.shape[0]

# Pass a numpy array by using DataFrame.values
validation_dataset = input_fn(features=eval_x.values,
                    labels=eval_y,
                    shuffle=False,
                    num_epochs=NUM_EPOCHS,
                    batch_size=num_eval_examples)

Projetar um modelo do Keras

Projete a rede neural usando a API Keras Sequential.

Essa rede neural profunda (DNN, na sigla em inglês) tem várias camadas ocultas, e a última camada usa uma função de ativação sigmoide para produzir um valor entre 0 e 1:

  • A camada de entrada tem 100 unidades que usam a função de ativação ReLU.
  • A camada oculta tem 75 unidades que usam a função de ativação ReLU.
  • A camada oculta tem 50 unidades que usam a função de ativação ReLU.
  • A camada oculta tem 25 unidades que usam a função de ativação ReLU.
  • A camada de saída tem uma unidade que usa uma função de ativação sigmoide.
  • O otimizador usa a função de perda de entropia cruzada binária, apropriada para um problema de classificação binária como este.

Sinta-se à vontade para alterar essas camadas a fim de tentar melhorar o modelo:

def create_keras_model(input_dim, learning_rate):
  """Creates Keras Model for Binary Classification.

  Args:
    input_dim: How many features the input has
    learning_rate: Learning rate for training

  Returns:
    The compiled Keras model (still needs to be trained)
  """
  Dense = tf.keras.layers.Dense
  model = tf.keras.Sequential(
    [
        Dense(100, activation=tf.nn.relu, kernel_initializer='uniform',
                input_shape=(input_dim,)),
        Dense(75, activation=tf.nn.relu),
        Dense(50, activation=tf.nn.relu),
        Dense(25, activation=tf.nn.relu),
        Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid)
    ])

  # Custom Optimizer:
  # https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/RMSPropOptimizer
  optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(
      lr=learning_rate)

  # Compile Keras model
  model.compile(
      loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])
  return model

Em seguida, crie o objeto de modelo do Keras:

num_train_examples, input_dim = train_x.shape
print('Number of features: {}'.format(input_dim))
print('Number of examples: {}'.format(num_train_examples))

keras_model = create_keras_model(
    input_dim=input_dim,
    learning_rate=LEARNING_RATE)

O exame do modelo com keras_model.summary() retorna algo como:

Number of features: 11
Number of examples: 32561
WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/ops/resource_variable_ops.py:435: colocate_with (from tensorflow.python.framework.ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Colocations handled automatically by placer.
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
dense (Dense)                (None, 100)               1200
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 75)                7575
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 50)                3800
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense)              (None, 25)                1275
_________________________________________________________________
dense_4 (Dense)              (None, 1)                 26
=================================================================
Total params: 13,876
Trainable params: 13,876
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Treinar e avaliar o modelo

Defina um decaimento da taxa de aprendizado a fim de incentivar parâmetros de modelo para fazer mudanças menores à medida que o treinamento avança:

# Setup Learning Rate decay.
lr_decay_cb = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(
    lambda epoch: LEARNING_RATE + 0.02 * (0.5 ** (1 + epoch)),
    verbose=True)

# Setup TensorBoard callback.
JOB_DIR = os.getenv('JOB_DIR')
tensorboard_cb = tf.keras.callbacks.TensorBoard(
      os.path.join(JOB_DIR, 'keras_tensorboard'),
      histogram_freq=1)

Por fim, treine o modelo. Forneça o steps_per_epoch apropriado para o modelo treinar em todo o conjunto de dados de treinamento (com exemplos de BATCH_SIZE por passo) durante cada período. E instrua o modelo a calcular a acurácia da validação com um grande lote de validação ao final de cada período.

history = keras_model.fit(training_dataset,
                          epochs=NUM_EPOCHS,
                          steps_per_epoch=int(num_train_examples/BATCH_SIZE),
                          validation_data=validation_dataset,
                          validation_steps=1,
                          callbacks=[lr_decay_cb, tensorboard_cb],
                          verbose=1)

O progresso do treinamento pode ser semelhante a este:

WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/ops/math_ops.py:3066: to_int32 (from tensorflow.python.ops.math_ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use tf.cast instead.

Epoch 00001: LearningRateScheduler reducing learning rate to 0.02.
Epoch 1/20
254/254 [==============================] - 1s 5ms/step - loss: 0.6986 - acc: 0.7893 - val_loss: 0.3894 - val_acc: 0.8329

Epoch 00002: LearningRateScheduler reducing learning rate to 0.015.
Epoch 2/20
254/254 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.3574 - acc: 0.8335 - val_loss: 0.3861 - val_acc: 0.8131

...

Epoch 00019: LearningRateScheduler reducing learning rate to 0.010000038146972657.
Epoch 19/20
254/254 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.3239 - acc: 0.8512 - val_loss: 0.3334 - val_acc: 0.8496

Epoch 00020: LearningRateScheduler reducing learning rate to 0.010000019073486329.
Epoch 20/20
254/254 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.3279 - acc: 0.8504 - val_loss: 0.3174 - val_acc: 0.8523

Visualizar treinamento e exportar o modelo treinado

Visualizar treinamento

Importe matplotlib para visualizar como o modelo aprendeu durante o período de treinamento. Se necessário, instale-o primeiro com pip install matplotlib.

from matplotlib import pyplot as plt

Crie uma representação gráfica da perda do modelo (entropia cruzada binária) e da acurácia, medidas ao final de cada período de treinamento:

# Visualize History for Loss.
plt.title('Keras model loss')
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['training', 'validation'], loc='upper right')
plt.show()

# Visualize History for Accuracy.
plt.title('Keras model accuracy')
plt.ylabel('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.plot(history.history['acc'])
plt.plot(history.history['val_acc'])
plt.legend(['training', 'validation'], loc='lower right')
plt.show()

Com o passar do tempo, a perda diminui e a acurácia aumenta. Mas elas convergem para um nível estável? Há grandes diferenças entre as métricas de treinamento e validação (um sinal de overfitting)?

Saiba mais sobre como melhorar o modelo de machine learning. Em seguida, sinta-se à vontade para ajustar hiperparâmetros ou a arquitetura do modelo e treinar novamente.

Exportar o modelo para exibição

Use tf.contrib.saved_model.save_keras_model (em inglês) para exportar um diretório SavedModel do TensorFlow. Esse é o formato exigido pelo AI Platform quando você cria um recurso de versão de modelo.

Como nem todos os otimizadores podem ser exportados para o formato SavedModel, é possível que você veja avisos durante o processo de exportação. Desde que você exporte com êxito um gráfico de exibição, o AI Platform pode usar o SavedModel para exibir predições.

# Export the model to a local SavedModel directory
export_path = tf.contrib.saved_model.save_keras_model(keras_model, 'keras_export')
print("Model exported to: ", export_path)
WARNING: The TensorFlow contrib module will not be included in TensorFlow 2.0.
For more information, please see:
  * https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20180907-contrib-sunset.md
  * https://github.com/tensorflow/addons
If you depend on functionality not listed there, please file an issue.

WARNING:tensorflow:This model was compiled with a Keras optimizer (<tensorflow.python.keras.optimizers.RMSprop object at 0x7fc198c4e400>) but is being saved in TensorFlow format with `save_weights`. The model's weights will be saved, but unlike with TensorFlow optimizers in the TensorFlow format the optimizer's state will not be saved.

Consider using a TensorFlow optimizer from `tf.train`.
WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/network.py:1436: update_checkpoint_state (from tensorflow.python.training.checkpoint_management) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use tf.train.CheckpointManager to manage checkpoints rather than manually editing the Checkpoint proto.
WARNING:tensorflow:Model was compiled with an optimizer, but the optimizer is not from `tf.train` (e.g. `tf.train.AdagradOptimizer`). Only the serving graph was exported. The train and evaluate graphs were not added to the SavedModel.
WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/saved_model/signature_def_utils_impl.py:205: build_tensor_info (from tensorflow.python.saved_model.utils_impl) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
This function will only be available through the v1 compatibility library as tf.compat.v1.saved_model.utils.build_tensor_info or tf.compat.v1.saved_model.build_tensor_info.
INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Classify: None
INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Regress: None
INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Predict: ['serving_default']
INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Train: None
INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Eval: None
INFO:tensorflow:No assets to save.
INFO:tensorflow:No assets to write.
INFO:tensorflow:SavedModel written to: keras_export/1553710367/saved_model.pb
Model exported to:  b'keras_export/1553710367'

Convém exportar um diretório SavedModel para o sistema de arquivos local ou para o Cloud Storage, desde que você tenha as permissões necessárias. No ambiente atual, você concedeu acesso ao Cloud Storage autenticando a conta do GCP e definindo a variável de ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS. Os jobs de treinamento do AI Platform também podem ser exportados diretamente para o Cloud Storage, porque as contas de serviço do AI Platform têm acesso aos intervalos do Cloud Storage no próprio projeto.

Tente exportar diretamente para o Cloud Storage:

JOB_DIR = os.getenv('JOB_DIR')

# Export the model to a SavedModel directory in Cloud Storage
export_path = tf.contrib.saved_model.save_keras_model(keras_model, JOB_DIR + '/keras_export')
print("Model exported to: ", export_path)
WARNING:tensorflow:This model was compiled with a Keras optimizer (<tensorflow.python.keras.optimizers.RMSprop object at 0x7fc198c4e400>) but is being saved in TensorFlow format with `save_weights`. The model's weights will be saved, but unlike with TensorFlow optimizers in the TensorFlow format the optimizer's state will not be saved.

Consider using a TensorFlow optimizer from `tf.train`.
WARNING:tensorflow:Model was compiled with an optimizer, but the optimizer is not from `tf.train` (e.g. `tf.train.AdagradOptimizer`). Only the serving graph was exported. The train and evaluate graphs were not added to the SavedModel.
INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Classify: None
INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Regress: None
INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Predict: ['serving_default']
INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Train: None
INFO:tensorflow:Signatures INCLUDED in export for Eval: None
INFO:tensorflow:No assets to save.
INFO:tensorflow:No assets to write.
INFO:tensorflow:SavedModel written to: gs://your-bucket-name/keras-job-dir/keras_export/1553710379/saved_model.pb
Model exported to:  b'gs://your-bucket-name/keras-job-dir/keras_export/1553710379'

Já é possível implantar esse modelo para o AI Platform e exibir predições. Para isso, siga os passos do guia de início rápido para predição.

Limpar

Para limpar todos os recursos do GCP usados neste projeto, é possível excluir o projeto do GCP usado no tutorial.

Também é possível limpar recursos individuais com os seguintes comandos:

# Delete model version resource
gcloud ai-platform versions delete $MODEL_VERSION --quiet --model $MODEL_NAME

# Delete model resource
gcloud ai-platform models delete $MODEL_NAME --quiet

# Delete Cloud Storage objects that were created
gsutil -m rm -r $JOB_DIR

# If training job is still running, cancel it
gcloud ai-platform jobs cancel $JOB_NAME --quiet

Se o intervalo do Cloud Storage não contiver outros objetos e você quiser excluí-lo, gere gsutil rm -r gs://$BUCKET_NAME.

A seguir

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