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tensorflow
GitHub Repository: tensorflow/docs-l10n
 Path: blob/master/site/ko/guide/migrate/sessionrunhook_callback.ipynb
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Kernel: Python 3
#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
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# limitations under the License.

TensorFlow 1에서 훈련 동작을 사용자 정의하려면 tf.estimator.Estimator와 함께 tf.estimator.SessionRunHook를 사용해야 합니다. 이 가이드는 tf.keras.callbacks.Callback API를 사용하여 SessionRunHook에서 TensorFlow 2의 사용자 정의 콜백으로 마이그레이션하는 방법을 설명합니다. 이 API는 훈련용 Keras Model.fit(Model.evaluate 및 Model.predict도 동일)와 함께 작동합니다. 훈련을 진행하는 동안 초당 예제를 측정하는 SessionRunHook 및 Callback 작업을 구현하여 이를 수행하는 방법을 배우게 됩니다.

콜백의 예제로는 체크포인트 저장(tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint) 및 TensorBoard 요약문 작성이 있습니다. Keras 콜백은 내장된 Keras Model.fit/Model.evaluate/Model.predict API에서 훈련/평가/예측을 진행하는 동안 서로 다른 지점에서 호출되는 객체입니다. 콜백에 대한 자세한 내용은 tf.keras.callbacks.Callback API 문서와 직접 콜백 작성하기 및 내장 메서드를 사용하여 훈련하고 평가하기(콜백 사용하기 섹션) 가이드를 참조하세요.

설치하기

데모를 위해 가져오기 및 간단한 데이터세트로 시작해 보겠습니다.

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

import time
from datetime import datetime
from absl import flags

features = [[1., 1.5], [2., 2.5], [3., 3.5]]
labels = [[0.3], [0.5], [0.7]]
eval_features = [[4., 4.5], [5., 5.5], [6., 6.5]]
eval_labels = [[0.8], [0.9], [1.]]

TensorFlow 1: tf.estimator API로 사용자 정의 SessionRunHook 생성하기

다음 TensorFlow 1 예제는 훈련을 진행하는 동안 초당 예제를 측정하는 사용자 정의 SessionRunHook를 설정하는 방법을 보여줍니다. 후크(LoggerHook)를 생성한 후 tf.estimator.Estimator.train의 hooks 매개변수에 전달합니다.

def _input_fn():
  return tf1.data.Dataset.from_tensor_slices(
      (features, labels)).batch(1).repeat(100)

def _model_fn(features, labels, mode):
  logits = tf1.layers.Dense(1)(features)
  loss = tf1.losses.mean_squared_error(labels=labels, predictions=logits)
  optimizer = tf1.train.AdagradOptimizer(0.05)
  train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=tf1.train.get_global_step())
  return tf1.estimator.EstimatorSpec(mode, loss=loss, train_op=train_op)

class LoggerHook(tf1.train.SessionRunHook):
  """Logs loss and runtime."""

  def begin(self):
    self._step = -1
    self._start_time = time.time()
    self.log_frequency = 10

  def before_run(self, run_context):
    self._step += 1

  def after_run(self, run_context, run_values):
    if self._step % self.log_frequency == 0:
      current_time = time.time()
      duration = current_time - self._start_time
      self._start_time = current_time
      examples_per_sec = self.log_frequency / duration
      print('Time:', datetime.now(), ', Step #:', self._step,
            ', Examples per second:', examples_per_sec)

estimator = tf1.estimator.Estimator(model_fn=_model_fn)

# Begin training.
estimator.train(_input_fn, hooks=[LoggerHook()])

TensorFlow 2: Model.fit용 사용자 정의 Keras 콜백 생성하기

TensorFlow 2에서 훈련/평가에 내장 Keras Model.fit(또는 Model.evaluate)를 사용하는 경우 사용자 정의tf. keras.callbacks.Callback을 구성한 후 이를 Model.fit(또는 Model.evaluate)의 callbacks 매개변수로 전달합니다(자세한 내용은 직접 콜백 작성하기 가이드에서 확인).

아래 예제에서는 다양한 메트릭을 기록하는 사용자 정의 tf.keras.callbacks.Callback을 작성합니다. 초당 예제를 측정하며 이전 SessionRunHook의 메트릭과 비교할 수 있어야 합니다.

class CustomCallback(tf.keras.callbacks.Callback):

    def on_train_begin(self, logs = None):
      self._step = -1
      self._start_time = time.time()
      self.log_frequency = 10

    def on_train_batch_begin(self, batch, logs = None):
      self._step += 1

    def on_train_batch_end(self, batch, logs = None):
      if self._step % self.log_frequency == 0:
        current_time = time.time()
        duration = current_time - self._start_time
        self._start_time = current_time
        examples_per_sec = self.log_frequency / duration
        print('Time:', datetime.now(), ', Step #:', self._step,
              ', Examples per second:', examples_per_sec)

callback = CustomCallback()

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    (features, labels)).batch(1).repeat(100)

model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1)])
optimizer = tf.keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.05)

model.compile(optimizer, "mse")

# Begin training.
result = model.fit(dataset, callbacks=[callback], verbose = 0)
# Provide the results of training metrics.
result.history

다음 단계

콜백에 대한 자세한 내용:

다음과 같은 마이그레이션 관련 리소스도 유용할 수 있습니다.