{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "wJcYs_ERTnnI"
},
"source": [
"##### Copyright 2021 The TensorFlow Authors."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {
"cellView": "form",
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T20:32:59.164236Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T20:32:59.163792Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T20:32:59.167688Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T20:32:59.167113Z"
},
"id": "HMUDt0CiUJk9"
},
"outputs": [],
"source": [
"#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
"# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
"# You may obtain a copy of the License at\n",
"#\n",
"# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
"#\n",
"# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
"# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
"# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
"# See the License for the specific language governing permissions and\n",
"# limitations under the License."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "77z2OchJTk0l"
},
"source": [
"# 평가 마이그레이션하기\n",
"\n",
""
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "n4O6fPyYTxZv"
},
"source": [
"평가는 모델 측정과 벤치마킹에 있어 중요한 부분을 차지합니다.\n",
"\n",
"이 가이드는 TensorFlow 1에서 TensorFlow 2로 평가기 작업을 마이그레이션하는 방법을 보여줍니다. Tensorflow 1에서 이 기능은 API가 분산 실행될 때 `tf.estimator.train_and_evaluate`에 의해 구현됩니다. Tensorflow 2에서는 기본 `tf.keras.utils.SidecarEvaluator` 또는 평가기 작업의 사용자 정의 평가 루프를 사용할 수 있습니다.\n",
"\n",
"TensorFlow 1(`tf.estimator.Estimator.evaluate`)과 TensorFlow 2(`Model.fit(..., validation_data=(...))` 또는 `Model.evaluate`) 모두에는 간단한 일련의 평가 옵션이 있습니다. 작업자가 훈련과 평가 사이를 전환하지 않는 경우에는 평가기 작업을 사용하는 것이 좋고 평가를 배포하려는 경우에는 `Model.fit`의 내장 평가를 사용하는 것이 좋습니다.\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "pHJfmkCFUhQf"
},
"source": [
"## 설치하기"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T20:32:59.171125Z",
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"iopub.status.idle": "2022-12-14T20:33:01.065436Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T20:33:01.064725Z"
},
"id": "VXnPvQi8Ui1F"
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"2022-12-14 20:33:00.097841: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7'; dlerror: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
"2022-12-14 20:33:00.097934: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.7'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
"2022-12-14 20:33:00.097943: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.\n"
]
}
],
"source": [
"import tensorflow.compat.v1 as tf1\n",
"import tensorflow as tf\n",
"import numpy as np\n",
"import tempfile\n",
"import time\n",
"import os"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T20:33:01.069962Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T20:33:01.069324Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T20:33:01.497972Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T20:33:01.497113Z"
},
"id": "Tww-uIoiUlsT"
},
"outputs": [],
"source": [
"mnist = tf.keras.datasets.mnist\n",
"\n",
"(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()\n",
"x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "TtlucRG_Uro_"
},
"source": [
"## TensorFlow 1: tf.estimator.train_and_evaluate를 사용하여 평가하기\n",
"\n",
"TensorFlow 1에서는 `tf.estimator.train_and_evaluate`를 사용하여 estimator를 평가하도록 `tf.estimator`를 구성할 수 있습니다.\n",
"\n",
"이 예제에서는 먼저 `tf.estimator.Estimator`를 정의하고 훈련 및 평가 사양을 지정합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T20:33:01.502305Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T20:33:01.501738Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T20:33:05.146020Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T20:33:05.145387Z"
},
"id": "Q8shCkV2jKcc"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Using default config.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Using temporary folder as model directory: /tmpfs/tmp/tmp3wto3fy_\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Using config: {'_model_dir': '/tmpfs/tmp/tmp3wto3fy_', '_tf_random_seed': None, '_save_summary_steps': 100, '_save_checkpoints_steps': None, '_save_checkpoints_secs': 600, '_session_config': allow_soft_placement: true\n",
"graph_options {\n",
" rewrite_options {\n",
" meta_optimizer_iterations: ONE\n",
" }\n",
"}\n",
", '_keep_checkpoint_max': 5, '_keep_checkpoint_every_n_hours': 10000, '_log_step_count_steps': 100, '_train_distribute': None, '_device_fn': None, '_protocol': None, '_eval_distribute': None, '_experimental_distribute': None, '_experimental_max_worker_delay_secs': None, '_session_creation_timeout_secs': 7200, '_checkpoint_save_graph_def': True, '_service': None, '_cluster_spec': ClusterSpec({}), '_task_type': 'worker', '_task_id': 0, '_global_id_in_cluster': 0, '_master': '', '_evaluation_master': '', '_is_chief': True, '_num_ps_replicas': 0, '_num_worker_replicas': 1}\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:From /tmpfs/tmp/ipykernel_40809/122738158.py:11: The name tf.estimator.inputs is deprecated. Please use tf.compat.v1.estimator.inputs instead.\n",
"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:From /tmpfs/tmp/ipykernel_40809/122738158.py:11: The name tf.estimator.inputs.numpy_input_fn is deprecated. Please use tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn instead.\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"feature_columns = [tf1.feature_column.numeric_column(\"x\", shape=[28, 28])]\n",
"\n",
"classifier = tf1.estimator.DNNClassifier(\n",
" feature_columns=feature_columns,\n",
" hidden_units=[256, 32],\n",
" optimizer=tf1.train.AdamOptimizer(0.001),\n",
" n_classes=10,\n",
" dropout=0.2\n",
")\n",
"\n",
"train_input_fn = tf1.estimator.inputs.numpy_input_fn(\n",
" x={\"x\": x_train},\n",
" y=y_train.astype(np.int32),\n",
" num_epochs=10,\n",
" batch_size=50,\n",
" shuffle=True,\n",
")\n",
"\n",
"test_input_fn = tf1.estimator.inputs.numpy_input_fn(\n",
" x={\"x\": x_test},\n",
" y=y_test.astype(np.int32),\n",
" num_epochs=10,\n",
" shuffle=False\n",
")\n",
"\n",
"train_spec = tf1.estimator.TrainSpec(input_fn=train_input_fn, max_steps=10)\n",
"eval_spec = tf1.estimator.EvalSpec(input_fn=test_input_fn,\n",
" steps=10,\n",
" throttle_secs=0)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "sGP7Nyenk1gr"
},
"source": [
"그런 다음 모델을 훈련하고 평가합니다. 이 노트북에서 평가가 로컬 실행으로 제한되고 훈련과 평가 사이에 번갈아가며 실행되기 때문에 훈련 간에 동기적으로 실행됩니다. 그러나 estimator를 분산적으로 사용하는 경우 평가기는 전용 평가기 작업으로 실행됩니다. 자세한 정보는 [분산 훈련용 마이그레이션 가이드](https://www.tensorflow.org/guide/migrate/multi_worker_cpu_gpu_training)를 확인하세요."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T20:33:05.149438Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T20:33:05.148941Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T20:33:07.429152Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T20:33:07.428544Z"
},
"id": "xWKMsmt6jYSL"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Not using Distribute Coordinator.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Running training and evaluation locally (non-distributed).\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Start train and evaluate loop. The evaluate will happen after every checkpoint. Checkpoint frequency is determined based on RunConfig arguments: save_checkpoints_steps None or save_checkpoints_secs 600.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/training/training_util.py:396: Variable.initialized_value (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
"Instructions for updating:\n",
"Use Variable.read_value. Variables in 2.X are initialized automatically both in eager and graph (inside tf.defun) contexts.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/inputs/queues/feeding_queue_runner.py:60: QueueRunner.__init__ (from tensorflow.python.training.queue_runner_impl) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
"Instructions for updating:\n",
"To construct input pipelines, use the `tf.data` module.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/inputs/queues/feeding_functions.py:491: add_queue_runner (from tensorflow.python.training.queue_runner_impl) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
"Instructions for updating:\n",
"To construct input pipelines, use the `tf.data` module.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Calling model_fn.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Done calling model_fn.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Create CheckpointSaverHook.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Graph was finalized.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Running local_init_op.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Done running local_init_op.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/training/monitored_session.py:910: start_queue_runners (from tensorflow.python.training.queue_runner_impl) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
"Instructions for updating:\n",
"To construct input pipelines, use the `tf.data` module.\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"2022-12-14 20:33:05.897008: W tensorflow/core/common_runtime/type_inference.cc:339] Type inference failed. This indicates an invalid graph that escaped type checking. Error message: INVALID_ARGUMENT: expected compatible input types, but input 1:\n",
"type_id: TFT_OPTIONAL\n",
"args {\n",
" type_id: TFT_PRODUCT\n",
" args {\n",
" type_id: TFT_TENSOR\n",
" args {\n",
" type_id: TFT_INT64\n",
" }\n",
" }\n",
"}\n",
" is neither a subtype nor a supertype of the combined inputs preceding it:\n",
"type_id: TFT_OPTIONAL\n",
"args {\n",
" type_id: TFT_PRODUCT\n",
" args {\n",
" type_id: TFT_TENSOR\n",
" args {\n",
" type_id: TFT_INT32\n",
" }\n",
" }\n",
"}\n",
"\n",
"\twhile inferring type of node 'dnn/zero_fraction/cond/output/_18'\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 0...\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 0 into /tmpfs/tmp/tmp3wto3fy_/model.ckpt.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 0...\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:loss = 115.1364, step = 0\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 10...\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 10 into /tmpfs/tmp/tmp3wto3fy_/model.ckpt.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 10...\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Calling model_fn.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Done calling model_fn.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2022-12-14T20:33:07\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Graph was finalized.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmpfs/tmp/tmp3wto3fy_/model.ckpt-10\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Running local_init_op.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Done running local_init_op.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Evaluation [1/10]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Evaluation [2/10]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Evaluation [3/10]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Evaluation [4/10]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Evaluation [5/10]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Evaluation [6/10]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Evaluation [7/10]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Evaluation [8/10]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Evaluation [9/10]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Evaluation [10/10]\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Inference Time : 0.28638s\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Finished evaluation at 2022-12-14-20:33:07\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Saving dict for global step 10: accuracy = 0.4703125, average_loss = 1.8119497, global_step = 10, loss = 231.92957\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Saving 'checkpoint_path' summary for global step 10: /tmpfs/tmp/tmp3wto3fy_/model.ckpt-10\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Loss for final step: 87.83424.\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"({'accuracy': 0.4703125,\n",
" 'average_loss': 1.8119497,\n",
" 'loss': 231.92957,\n",
" 'global_step': 10},\n",
" [])"
]
},
"execution_count": 5,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"tf1.estimator.train_and_evaluate(estimator=classifier,\n",
" train_spec=train_spec,\n",
" eval_spec=eval_spec)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "T5LtVtmvYx7J"
},
"source": [
"## TensorFlow 2: Keras 모델 평가하기\n",
"\n",
"TensorFlow 2에서 훈련에 Keras `Model.fit` API를 사용하는 경우 `tf.keras.utils.SidecarEvaluator`를 사용하여 모델을 평가할 수 있습니다. 이 가이드에 표시되지 않은 평가 메트릭을 TensorBoard에서 시각화할 수도 있습니다.\n",
"\n",
"이를 보여주기 위해 먼저 모델을 정의하고 훈련해 보겠습니다.\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T20:33:07.432639Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T20:33:07.432025Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T20:33:39.237463Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T20:33:39.236794Z"
},
"id": "Ci3yB6A5lwJu"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 10/1875 [..............................] - ETA: 2:25 - loss: 1.8427 - accuracy: 0.4125"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 20/1875 [..............................] - ETA: 1:27 - loss: 1.4792 - accuracy: 0.5688"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 30/1875 [..............................] - ETA: 1:07 - loss: 1.2296 - accuracy: 0.6469"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 40/1875 [..............................] - ETA: 57s - loss: 1.0604 - accuracy: 0.6961 "
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1610/1875 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.2329 - accuracy: 0.9319"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1620/1875 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.2323 - accuracy: 0.9320"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1630/1875 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.2317 - accuracy: 0.9322"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1640/1875 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.2310 - accuracy: 0.9324"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1650/1875 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.2305 - accuracy: 0.9326"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1800/1875 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.2224 - accuracy: 0.9350"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1810/1875 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.2219 - accuracy: 0.9352"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1820/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2214 - accuracy: 0.9353"
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1830/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2207 - accuracy: 0.9356"
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1840/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2201 - accuracy: 0.9358"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1850/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2197 - accuracy: 0.9358"
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1860/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2191 - accuracy: 0.9359"
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1870/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2189 - accuracy: 0.9361"
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1875/1875 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.2186 - accuracy: 0.9362"
]
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{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1875/1875 [==============================] - 31s 17ms/step - loss: 0.2186 - accuracy: 0.9362\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"def create_model():\n",
" return tf.keras.models.Sequential([\n",
" tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),\n",
" tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),\n",
" tf.keras.layers.Dropout(0.2),\n",
" tf.keras.layers.Dense(10)\n",
" ])\n",
"\n",
"loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)\n",
"\n",
"model = create_model()\n",
"model.compile(optimizer='adam',\n",
" loss=loss,\n",
" metrics=['accuracy'],\n",
" steps_per_execution=10,\n",
" run_eagerly=True)\n",
"\n",
"log_dir = tempfile.mkdtemp()\n",
"model_checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(\n",
" filepath=os.path.join(log_dir, 'ckpt-{epoch}'),\n",
" save_weights_only=True)\n",
"\n",
"model.fit(x=x_train,\n",
" y=y_train,\n",
" epochs=1,\n",
" callbacks=[model_checkpoint])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "AhU3VTYZoDh-"
},
"source": [
"그런 다음 `tf.keras.utils.SidecarEvaluator`를 사용하여 모델을 평가합니다. 실제 훈련에서는 별도의 작업을 사용하여 평가를 수행하고 훈련에 사용할 작업자 리소스를 확보하는 것이 좋습니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T20:33:39.241014Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T20:33:39.240453Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T20:33:41.037088Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T20:33:41.036434Z"
},
"id": "1VOQLDNkl2bl"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Waiting for new checkpoint at /tmpfs/tmp/tmpb8crrwr_\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Found new checkpoint at /tmpfs/tmp/tmpb8crrwr_/ckpt-1\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Evaluation starts: Model weights loaded from latest checkpoint file /tmpfs/tmp/tmpb8crrwr_/ckpt-1\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"157/157 - 2s - loss: 0.1135 - accuracy: 0.9650 - 2s/epoch - 10ms/step\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:End of evaluation. Metrics: loss=0.11346454918384552 accuracy=0.9649999737739563\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Last checkpoint evaluated. SidecarEvaluator stops.\n"
]
}
],
"source": [
"data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test))\n",
"data = data.batch(64)\n",
"\n",
"tf.keras.utils.SidecarEvaluator(\n",
"model=model,\n",
"data=data,\n",
"checkpoint_dir=log_dir,\n",
"max_evaluations=1\n",
").start()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "rQUS8nO9FZlH"
},
"source": [
"## 다음 단계\n",
"\n",
"- 사이드카 평가에 대해 자세히 알아보려면 `tf.keras.utils.SidecarEvaluator` API 설명서를 읽어보세요.\n",
"- Keras에서 훈련과 평가를 번갈아 가며 수행하는 것을 고려하려면 [다른 내장 메소드](https://www.tensorflow.org/guide/keras/train_and_evaluate)를 읽어보는 것을 고려하세요."
]
}
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"metadata": {
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"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
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"language_info": {
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![](\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\"){kind=logo}
TensorFlow.org에서보기![](\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\"){kind=logo}
Google Colab에서 실행하기\n",
"![](\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\")
GitHub에서 소스 보기![](\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\"){kind=logo}
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