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Kernel: Python 3

Copyright 2021 The TensorFlow Authors.

In [ ]:

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#
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Keras 전처리 레이어로 `tf.feature_column` 마이그레이션하기

모델 교육에는 구조화된 데이터를 처리할 때와 같이 어느 정도의 기능 사전 처리가 일반적으로 수반됩니다. TensorFlow 1의 tf.estimator.Estimator를 훈련할 때 일반적으로 tf.feature_column API를 사용하여 특성 전처리를 수행합니다. TensorFlow 2에서는 Keras 전처리 레이어를 사용하여 직접 이 작업을 수행할 수 있습니다.

이 마이그레이션 가이드는 특성 열과 전처리 레이어를 모두 사용하여 일반적인 특성 변환을 설명한 다음 두 API를 모두 사용하여 완전한 모델을 훈련하는 방법을 보여줍니다.

먼저 필요한 몇 가지를 가져오는 작업으로 시작합니다.

In [ ]:

import tensorflow as tf
import tensorflow.compat.v1 as tf1
import math

이제 데모를 위해 기능 열을 호출하는 유틸리티 함수를 추가합니다.

In [ ]:

def call_feature_columns(feature_columns, inputs):
  # This is a convenient way to call a `feature_column` outside of an estimator
  # to display its output.
  feature_layer = tf1.keras.layers.DenseFeatures(feature_columns)
  return feature_layer(inputs)

입력 처리하기

Estimator와 함께 특성 열을 사용하려면 모델 입력이 항상 텐서 사전으로 예상되어야 합니다.

In [ ]:

input_dict = {
  'foo': tf.constant([1]),
  'bar': tf.constant([0]),
  'baz': tf.constant([-1])
}

각 특성 열은 소스 데이터로 인덱싱되는 키로 생성해야 합니다. 모든 특성 열의 출력은 연결되고 Estimator 모델에서 사용됩니다.

In [ ]:

columns = [
  tf1.feature_column.numeric_column('foo'),
  tf1.feature_column.numeric_column('bar'),
  tf1.feature_column.numeric_column('baz'),
]
call_feature_columns(columns, input_dict)

Keras에서는 모델 입력이 훨씬 더 유연합니다. tf.keras.Model은 단일 텐서 입력, 텐서 특성 목록 또는 텐서 특성 사전을 처리할 수 있습니다. 모델 생성 시 tf.keras.Input 사전을 전달하여 사전 입력을 처리할 수 있습니다. 입력은 자동으로 연결되지 않으므로 훨씬 더 유연하게 사용할 수 있습니다. 입력을 tf.keras.layers.Concatenate로 연결할 수 있습니다.

In [ ]:

inputs = {
  'foo': tf.keras.Input(shape=()),
  'bar': tf.keras.Input(shape=()),
  'baz': tf.keras.Input(shape=()),
}
# Inputs are typically transformed by preprocessing layers before concatenation.
outputs = tf.keras.layers.Concatenate()(inputs.values())
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model(input_dict)

원-핫 인코딩 정수 ID

일반적인 특성 변환은 알려진 범위의 정수 입력을 원-핫 인코딩하는 것입니다. 다음은 특성 열을 사용하는 예제입니다.

In [ ]:

categorical_col = tf1.feature_column.categorical_column_with_identity(
    'type', num_buckets=3)
indicator_col = tf1.feature_column.indicator_column(categorical_col)
call_feature_columns(indicator_col, {'type': [0, 1, 2]})

Keras 전처리 레이어를 사용하면 이러한 열을 output_mode가 'one_hot'으로 설정된 단일 tf.keras.layers.CategoryEncoding 레이어로 대체할 수 있습니다.

In [ ]:

one_hot_layer = tf.keras.layers.CategoryEncoding(
    num_tokens=3, output_mode='one_hot')
one_hot_layer([0, 1, 2])

참고: 대형 원-핫 인코딩을 수행하는 경우 출력의 희소 표현을 사용하는 것이 훨씬 더 효율적입니다. sparse=True를 CategoryEncoding 레이어에 전달하면 레이어의 출력이 tf.sparse.SparseTensor가 되어 tf.keras.layers.Dense 레이어에 대한 입력으로 효율적으로 처리됩니다.

숫자 특성 정규화

특성 열이 있는 연속 부동 소수점 특성을 처리할 때에는 tf.feature_column.numeric_column을 사용해야 합니다. 입력이 이미 정규화되어 있는 경우 이를 Keras로 변환하는 것은 간단합니다. 위와 같이 간단하게 모델에 직접 tf.keras.Input을 사용할 수 있습니다.

numeric_column도 입력을 정규화하는 데 사용할 수 있습니다.

In [ ]:

def normalize(x):
  mean, variance = (2.0, 1.0)
  return (x - mean) / math.sqrt(variance)
numeric_col = tf1.feature_column.numeric_column('col', normalizer_fn=normalize)
call_feature_columns(numeric_col, {'col': tf.constant([[0.], [1.], [2.]])})

이와 대조적으로 Keras에서는 tf.keras.layers.Normalization을 사용하여 이 정규화를 수행할 수 있습니다.

In [ ]:

normalization_layer = tf.keras.layers.Normalization(mean=2.0, variance=1.0)
normalization_layer(tf.constant([[0.], [1.], [2.]]))

버킷화 및 원-핫 인코딩 숫자 특성

또 다른 연속 부동 소수점 입력의 일반적인 변환은 고정 범위의 정수로 버킷화하는 것입니다.

특성 열에서 tf.feature_column.bucketized_column을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.

In [ ]:

numeric_col = tf1.feature_column.numeric_column('col')
bucketized_col = tf1.feature_column.bucketized_column(numeric_col, [1, 4, 5])
call_feature_columns(bucketized_col, {'col': tf.constant([1., 2., 3., 4., 5.])})

Keras에서는 tf.keras.layers.Discretization으로 교체할 수 있습니다.

In [ ]:

discretization_layer = tf.keras.layers.Discretization(bin_boundaries=[1, 4, 5])
one_hot_layer = tf.keras.layers.CategoryEncoding(
    num_tokens=4, output_mode='one_hot')
one_hot_layer(discretization_layer([1., 2., 3., 4., 5.]))

어휘가 있는 원-핫 인코딩 문자열 데이터

문자열 특성을 처리할 때 문자열을 인덱스로 변환하기 위해 어휘 조회 기능이 필요한 경우가 많습니다. 다음은 특성 열을 사용하여 문자열을 조회한 후 인덱스를 원-핫 인코딩하는 예제입니다.

In [ ]:

vocab_col = tf1.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
    'sizes',
    vocabulary_list=['small', 'medium', 'large'],
    num_oov_buckets=0)
indicator_col = tf1.feature_column.indicator_column(vocab_col)
call_feature_columns(indicator_col, {'sizes': ['small', 'medium', 'large']})

Keras 전처리 레이어를 사용하여 output_mode가 'one_hot'으로 설정된 tf.keras.layers.StringLookup 레이어를 사용합니다.

In [ ]:

string_lookup_layer = tf.keras.layers.StringLookup(
    vocabulary=['small', 'medium', 'large'],
    num_oov_indices=0,
    output_mode='one_hot')
string_lookup_layer(['small', 'medium', 'large'])

참고: 대형 원-핫 인코딩을 수행하는 경우 출력의 희소 표현을 사용하는 것이 훨씬 더 효율적입니다. sparse=True를 StringLookup 레이어에 전달하면 레이어의 출력이 tf.sparse.SparseTensor가 되어 tf.keras.layers.Dense 레이어에 대한 입력으로 효율적으로 처리됩니다.

어휘가 있는 임베딩 문자열 데이터

어휘가 더 많은 경우 좋은 성능을 위해 임베딩이 필요한 경우가 있습니다. 다음은 특성 열을 사용하여 문자열 특성을 임베딩하는 예제입니다.

In [ ]:

vocab_col = tf1.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
    'col',
    vocabulary_list=['small', 'medium', 'large'],
    num_oov_buckets=0)
embedding_col = tf1.feature_column.embedding_column(vocab_col, 4)
call_feature_columns(embedding_col, {'col': ['small', 'medium', 'large']})

Keras 전처리 레이어를 사용하면 tf.keras.layers.StringLookup 레이어와 tf.keras.layers.Embedding 레이어를 결합하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. StringLookup의 기본 출력은 임베딩에 직접 제공할 수 있는 정수 인덱스입니다.

참고: Embedding 레이어에는 훈련 가능한 매개변수가 포함되어 있습니다. StringLookup 레이어는 모델 내부 또는 외부의 데이터에 적용할 수 있지만 올바르게 훈련하려면 Embedding이 항상 훈련 가능한 Keras 모델의 일부여야 합니다.

In [ ]:

string_lookup_layer = tf.keras.layers.StringLookup(
    vocabulary=['small', 'medium', 'large'], num_oov_indices=0)
embedding = tf.keras.layers.Embedding(3, 4)
embedding(string_lookup_layer(['small', 'medium', 'large']))

가중치 범주형 데이터 합산하기

경우에 따라 범주가 발생할 때마다 연관된 가중치가 있는 범주형 데이터를 처리해야 할 수 있습니다. 특성 열에서 이는 tf.feature_column.weighted_categorical_column으로 처리됩니다. indicator_column과 함께 사용하면 범주별로 가중치를 합산하는 효과가 있습니다.

In [ ]:

ids = tf.constant([[5, 11, 5, 17, 17]])
weights = tf.constant([[0.5, 1.5, 0.7, 1.8, 0.2]])

categorical_col = tf1.feature_column.categorical_column_with_identity(
    'ids', num_buckets=20)
weighted_categorical_col = tf1.feature_column.weighted_categorical_column(
    categorical_col, 'weights')
indicator_col = tf1.feature_column.indicator_column(weighted_categorical_col)
call_feature_columns(indicator_col, {'ids': ids, 'weights': weights})

Keras에서는 output_mode='count'를 사용하여 tf.keras.layers.CategoryEncoding에 count_weights 입력을 전달하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.

In [ ]:

ids = tf.constant([[5, 11, 5, 17, 17]])
weights = tf.constant([[0.5, 1.5, 0.7, 1.8, 0.2]])

# Using sparse output is more efficient when `num_tokens` is large.
count_layer = tf.keras.layers.CategoryEncoding(
    num_tokens=20, output_mode='count', sparse=True)
tf.sparse.to_dense(count_layer(ids, count_weights=weights))

가중치 범주형 데이터 임베딩하기

가중치 범주형 입력을 임베딩해야 할 수도 있습니다. 특성 열에서 embedding_column은 combiner 인수를 포함합니다. 샘플에 카테고리에 대한 여러 항목이 포함되어 있는 경우 이러한 항목들은 인수 설정(기본적으로 'mean')에 따라 결합됩니다.

In [ ]:

ids = tf.constant([[5, 11, 5, 17, 17]])
weights = tf.constant([[0.5, 1.5, 0.7, 1.8, 0.2]])

categorical_col = tf1.feature_column.categorical_column_with_identity(
    'ids', num_buckets=20)
weighted_categorical_col = tf1.feature_column.weighted_categorical_column(
    categorical_col, 'weights')
embedding_col = tf1.feature_column.embedding_column(
    weighted_categorical_col, 4, combiner='mean')
call_feature_columns(embedding_col, {'ids': ids, 'weights': weights})

Keras에는 tf.keras.layers.Embedding에 대한 combiner 옵션이 없지만 tf.keras.layers.Dense를 사용하여 같은 효과를 얻을 수 있습니다. 위의 embedding_column은 단순히 범주의 가중치에 따라 임베딩 벡터를 선형적으로 결합한 것입니다. 처음에는 명확하지 않지만 범주형 입력을 (num_tokens) 크기의 희소 가중치 벡터로 표현하고 (embedding_size, num_tokens) 형상의 Dense 커널을 곱하는 것과 정확히 동일합니다.

In [ ]:

ids = tf.constant([[5, 11, 5, 17, 17]])
weights = tf.constant([[0.5, 1.5, 0.7, 1.8, 0.2]])

# For `combiner='mean'`, normalize your weights to sum to 1. Removing this line
# would be equivalent to an `embedding_column` with `combiner='sum'`.
weights = weights / tf.reduce_sum(weights, axis=-1, keepdims=True)

count_layer = tf.keras.layers.CategoryEncoding(
    num_tokens=20, output_mode='count', sparse=True)
embedding_layer = tf.keras.layers.Dense(4, use_bias=False)
embedding_layer(count_layer(ids, count_weights=weights))

전체 훈련 예제

전체 훈련 워크플로를 표시하려면 먼저 서로 다른 유형의 세 가지 특성을 사용하여 일부 데이터를 준비합니다.

In [ ]:

features = {
    'type': [0, 1, 1],
    'size': ['small', 'small', 'medium'],
    'weight': [2.7, 1.8, 1.6],
}
labels = [1, 1, 0]
predict_features = {'type': [0], 'size': ['foo'], 'weight': [-0.7]}

TensorFlow 1 및 TensorFlow 2 워크플로 모두에 대한 몇 가지 공통 상수를 정의합니다.

In [ ]:

vocab = ['small', 'medium', 'large']
one_hot_dims = 3
embedding_dims = 4
weight_mean = 2.0
weight_variance = 1.0

특성 열을 사용하는 경우

특성 열은 생성 시 Estimator에 목록으로 전달되어야 하며 훈련 중에는 암시적으로 호출됩니다.

In [ ]:

categorical_col = tf1.feature_column.categorical_column_with_identity(
    'type', num_buckets=one_hot_dims)
# Convert index to one-hot; e.g. [2] -> [0,0,1].
indicator_col = tf1.feature_column.indicator_column(categorical_col)

# Convert strings to indices; e.g. ['small'] -> [1].
vocab_col = tf1.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
    'size', vocabulary_list=vocab, num_oov_buckets=1)
# Embed the indices.
embedding_col = tf1.feature_column.embedding_column(vocab_col, embedding_dims)

normalizer_fn = lambda x: (x - weight_mean) / math.sqrt(weight_variance)
# Normalize the numeric inputs; e.g. [2.0] -> [0.0].
numeric_col = tf1.feature_column.numeric_column(
    'weight', normalizer_fn=normalizer_fn)

estimator = tf1.estimator.DNNClassifier(
    feature_columns=[indicator_col, embedding_col, numeric_col],
    hidden_units=[1])

def _input_fn():
  return tf1.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels)).batch(1)

estimator.train(_input_fn)

특성 열은 모델에서 추론을 실행할 때 입력 데이터 변환에도 사용됩니다.

In [ ]:

def _predict_fn():
  return tf1.data.Dataset.from_tensor_slices(predict_features).batch(1)

next(estimator.predict(_predict_fn))

Keras 전처리 레이어를 사용하는 경우

Keras 전처리 레이어는 호출할 수 있는 위치에서 더 유연하게 사용할 수 있습니다. 레이어를 텐서에 직접 적용하거나 tf.data 입력 파이프라인 내에서 사용하거나 훈련 가능한 Keras 모델에 직접 빌드할 수 있습니다.

이 예제에서는 tf.data 입력 파이프라인 내부에 전처리 레이어를 적용합니다. 이를 위해 별도의 tf.keras.Model을 정의하여 입력 특성을 전처리할 수 있습니다. 이 모델은 훈련 가능한 전처리 레이어를 그룹화하는 편리한 방법입니다.

In [ ]:

inputs = {
  'type': tf.keras.Input(shape=(), dtype='int64'),
  'size': tf.keras.Input(shape=(), dtype='string'),
  'weight': tf.keras.Input(shape=(), dtype='float32'),
}
# Convert index to one-hot; e.g. [2] -> [0,0,1].
type_output = tf.keras.layers.CategoryEncoding(
      one_hot_dims, output_mode='one_hot')(inputs['type'])
# Convert size strings to indices; e.g. ['small'] -> [1].
size_output = tf.keras.layers.StringLookup(vocabulary=vocab)(inputs['size'])
# Normalize the numeric inputs; e.g. [2.0] -> [0.0].
weight_output = tf.keras.layers.Normalization(
      axis=None, mean=weight_mean, variance=weight_variance)(inputs['weight'])
outputs = {
  'type': type_output,
  'size': size_output,
  'weight': weight_output,
}
preprocessing_model = tf.keras.Model(inputs, outputs)

참고: 레이어 생성 시 어휘 및 정규화 통계를 제공하는 작업 대신 많은 전처리 레이어가 입력 데이터에서 직접 레이어 상태를 학습하는 adapt() 메서드를 제공합니다. 자세한 내용은 전처리 가이드를 참조하세요.

이제 tf.data.Dataset.map 호출 내부에 이 모델을 적용할 수 있습니다. map에 전달된 함수는 자동으로 tf.function으로 변환되며 tf.function 코드 작성할 때 참조하는 일반적인 주의 사항이 적용됩니다(부작용 없음).

In [ ]:

# Apply the preprocessing in tf.data.Dataset.map.
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels)).batch(1)
dataset = dataset.map(lambda x, y: (preprocessing_model(x), y),
                      num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)
# Display a preprocessed input sample.
next(dataset.take(1).as_numpy_iterator())

다음으로 훈련할 수 있는 레이어가 포함된 별도의 Model을 정의할 수 있습니다. 이 모델에 대한 입력이 이제 전처리된 특성 유형과 형상을 어떻게 반영하는지 확인합니다.

In [ ]:

inputs = {
  'type': tf.keras.Input(shape=(one_hot_dims,), dtype='float32'),
  'size': tf.keras.Input(shape=(), dtype='int64'),
  'weight': tf.keras.Input(shape=(), dtype='float32'),
}
# Since the embedding is trainable, it needs to be part of the training model.
embedding = tf.keras.layers.Embedding(len(vocab), embedding_dims)
outputs = tf.keras.layers.Concatenate()([
  inputs['type'],
  embedding(inputs['size']),
  tf.expand_dims(inputs['weight'], -1),
])
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(outputs)
training_model = tf.keras.Model(inputs, outputs)

이제 tf.keras.Model.fit을 사용하여 training_model을 훈련할 수 있습니다.

In [ ]:

# Train on the preprocessed data.
training_model.compile(
    loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True))
training_model.fit(dataset)

마지막으로, 추론할 때 이러한 개별 단계를 원시 특성 입력을 처리하는 단일 모델로 결합하면 유용할 수 있습니다.

In [ ]:

inputs = preprocessing_model.input
outputs = training_model(preprocessing_model(inputs))
inference_model = tf.keras.Model(inputs, outputs)

predict_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(predict_features).batch(1)
inference_model.predict(predict_dataset)

이렇게 구성한 모델은 나중에 사용할 수 있도록 .keras 파일로 저장할 수 있습니다.

In [ ]:

inference_model.save('model.keras')
restored_model = tf.keras.models.load_model('model.keras')
restored_model.predict(predict_dataset)

참고: 전처리 레이어는 훈련할 수 없으므로 tf.data를 사용하여 레이어를 비동기식으로 적용할 수 있습니다. 전처리된 배치를 프리페치하고 가속기를 확보하면 모델의 미분 가능한 부분에 집중할 수 있으므로 성능상 도움이 됩니다(자세한 내용은 tf.data API를 사용하여 성능 향상하기 가이드의 프리페치 섹션 참조). 이 가이드에서 알 수 있듯이 훈련하는 동안 전처리를 분리하고 추론하는 동안 구성하는 것은 이러한 성능 향상을 활용하는 유연한 방법입니다. 그러나 모델이 작거나 전처리 시간을 무시할 수 있는 경우에는 처음부터 전처리를 완전한 모델로 구축하는 것이 더 간단할 수 있습니다. 이렇게 하려면 tf.keras.Input으로 시작하는 단일 모델을 빌드한 다음 전처리 레이어, 훈련 가능한 레이어를 빌드하면 됩니다.

특성 열 동등 표

참고로 다음은 특성 열과 Keras 전처리 레이어 사이의 대략적인 대응 관계를 나타낸 표입니다.

Feature column	Keras 레이어
`tf.feature_column.bucketized_column`	`tf.keras.layers.Discretization`
`tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket`	`tf.keras.layers.Hashing`
`tf.feature_column.categorical_column_with_identity`	`tf.keras.layers.CategoryEncoding`
`tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_file`	`tf.keras.layers.StringLookup` or `tf.keras.layers.IntegerLookup`
`tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list`	`tf.keras.layers.StringLookup` or `tf.keras.layers.IntegerLookup`
`tf.feature_column.crossed_column`	`tf.keras.layers.experimental.preprocessing.HashedCrossing`
`tf.feature_column.embedding_column`	`tf.keras.layers.Embedding`
`tf.feature_column.indicator_column`	`output_mode='one_hot'` 또는 `output_mode='multi_hot'`*
`tf.feature_column.numeric_column`	`tf.keras.layers.Normalization`
`tf.feature_column.sequence_categorical_column_with_hash_bucket`	`tf.keras.layers.Hashing`
`tf.feature_column.sequence_categorical_column_with_identity`	`tf.keras.layers.CategoryEncoding`
`tf.feature_column.sequence_categorical_column_with_vocabulary_file`	`tf.keras.layers.StringLookup`, `tf.keras.layers.IntegerLookup` 또는 `tf.keras.layer.TextVectorization`†
`tf.feature_column.sequence_categorical_column_with_vocabulary_list`	`tf.keras.layers.StringLookup`, `tf.keras.layers.IntegerLookup` 또는 `tf.keras.layer.TextVectorization`†
`tf.feature_column.sequence_numeric_column`	`tf.keras.layers.Normalization`
`tf.feature_column.weighted_categorical_column`	`tf.keras.layers.CategoryEncoding`

† tf.keras.layers.TextVectorization은 자유 형식 텍스트 입력(예: 전체 문장 또는 단락)을 직접 처리할 수 있습니다. 이것은 TensorFlow 1에서 수행하는 범주형 시퀀스 처리에 대한 일대일 대체가 아니지만 애드혹 텍스트 전처리에 대한 편리한 대체를 제공할 수 있습니다.

참고: tf.estimator.LinearClassifier와 같은 선형 Estimator는 embedding_column 또는 indicator_column 없이 직접 범주형 입력(정수 인덱스)을 처리할 수 있습니다. 그러나 정수 인덱스는 tf.keras.layers.Dense 또는 tf.keras.experimental.LinearModel로 직접 전달할 수 없습니다. 이러한 입력은 Dense 또는 LinearModel으로 호출하기 전에 output_mode='count'를 사용하는 tf.layers.CategoryEncoding으로 먼저 인코딩해야 합니다(범주 크기가 큰 경우 sparse=True).

다음 단계

Keras 전처리 레이어에 대한 자세한 정보는 전처리 레이어를 사용하여 작업하기 가이드를 참조하세요.
구조화된 데이터에 전처리 레이어를 적용하는 자세한 예제는 Keras 전처리 레이어를 사용하여 구조화된 데이터 분류하기 가이드를 참조하세요.

Copyright 2021 The TensorFlow Authors.

Keras 전처리 레이어로 `tf.feature_column` 마이그레이션하기

입력 처리하기

원-핫 인코딩 정수 ID

숫자 특성 정규화

버킷화 및 원-핫 인코딩 숫자 특성

어휘가 있는 원-핫 인코딩 문자열 데이터

어휘가 있는 임베딩 문자열 데이터

가중치 범주형 데이터 합산하기

가중치 범주형 데이터 임베딩하기

전체 훈련 예제

특성 열을 사용하는 경우

Keras 전처리 레이어를 사용하는 경우

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다음 단계

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