TensorFlow解説、tf.data を使って CSV をロードする
tf.data を使って CSV をロードする https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv
上記のTensorFlowチュートリアルを読んでつまづいたところのメモです。
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)とは？
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)precision=3
は小数点3桁まで表示するという設定
print(np.array([0.123456789]))[0.123]0.123456789
という数字が
0.123
までしか表示されなくなる。
suppress
は指数表示を抑えるかどうかに関するオプション。
np.set_printoptions(precision=3, suppress=False)
print(np.array([0.0000123456789]))[1.235e-05]supress=False
にした場合、
0.0000123456789
が
1.235e-05
のように表示される。
1.235e-05
というのは
1.23 × 10のマイナス5乗という意味。
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
print(np.array([0.0000123456789]))[0.]supress=True
にした場合、
0.0000123456789
が
0.
と表示される。
（precisionが3なので0.000となるはずだが、少数以下がすべて0なので表示が省かれた）
suppressのデフォルト値はFalse
$ head {train_file_path}がエラーになる
$ head {train_file_path}チュートリアルに
$ head {train_file_path}
とあるので、Google Colaboratoryにそのまま入力したがエラーになる。
ドルマークを除いて
head {train_file_path}
と入力してみてもエラー。
!head {train_file_path}survived,sex,age,n_siblings_spouses,parch,fare,class,deck,embark_town,alone
0,male,22.0,1,0,7.25,Third,unknown,Southampton,n
1,female,38.0,1,0,71.2833,First,C,Cherbourg,n
1,female,26.0,0,0,7.925,Third,unknown,Southampton,y
1,female,35.0,1,0,53.1,First,C,Southampton,n
0,male,28.0,0,0,8.4583,Third,unknown,Queenstown,y
0,male,2.0,3,1,21.075,Third,unknown,Southampton,n
1,female,27.0,0,2,11.1333,Third,unknown,Southampton,n
1,female,14.0,1,0,30.0708,Second,unknown,Cherbourg,n
1,female,4.0,1,1,16.7,Third,G,Southampton,n先頭に!をつけてやれば正しく実行された。
Google Colaboratoryでは
先頭に!を付けるとlinuxコマンドが実行できる。
head
はファイルの先頭10行だけを表示するlinuxコマンド。
!の行の中でpythonの変数を使うときは変数名を{}で囲む
train_file_path
の中身は
/root/.keras/datasets/train.csv
という文字列。
!head {train_file_path}の代わりに
!head /root/.keras/datasets/train.csvと書いても意味は同じ。
get_dataset()は何をしている？
def get_dataset(file_path, **kwargs):
dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
file_path,
batch_size=5, # Artificially small to make examples easier to show.
label_name=LABEL_COLUMN,
na_value="?",
num_epochs=1,
ignore_errors=True,
**kwargs)
return dataset
raw_train_data = get_dataset(train_file_path)
raw_test_data = get_dataset(test_file_path)試しに1件だけデータを取り出してみる。
for x in raw_train_data.take(1):
print(x)(OrderedDict([('sex', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'male', b'male', b'female', b'male', b'male'], dtype=object)>), ('age', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([ 9., 60., 33., 32., 47.], dtype=float32)>), ('n_siblings_spouses', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 1, 0, 0], dtype=int32)>), ('parch', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32)>), ('fare', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([15.9 , 79.2 , 53.1 , 8.05, 7.25], dtype=float32)>), ('class', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'Third', b'First', b'First', b'Third', b'Third'], dtype=object)>), ('deck', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'unknown', b'B', b'E', b'E', b'unknown'], dtype=object)>), ('embark_town', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=
array([b'Southampton', b'Cherbourg', b'Southampton', b'Southampton',
b'Southampton'], dtype=object)>), ('alone', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'n', b'n', b'n', b'y', b'y'], dtype=object)>)]), <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 1, 1, 0], dtype=int32)>)中身は上記の通り。
batch_size=5とは？
batch_size=5
というオプションの効果で
データが5件ずつのバッチになっています。
('sex', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'male', b'male', b'female', b'male', b'male'], dtype=object)>)
性別のデータが5件、
('age', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([ 9., 60., 33., 32., 47.], dtype=float32)>)
年齢のデータが5件、
みたいに各項目が5件ワンセットになっています。
label_name=LABEL_COLUMNとは？
survived,sex,age,n_siblings_spouses,parch,fare,class,deck,embark_town,alone
0,male,22.0,1,0,7.25,Third,unknown,Southampton,n
1,female,38.0,1,0,71.2833,First,C,Cherbourg,n
1,female,26.0,0,0,7.925,Third,unknown,Southampton,y
1,female,35.0,1,0,53.1,First,C,Southampton,n
0,male,28.0,0,0,8.4583,Third,unknown,Queenstown,y
0,male,2.0,3,1,21.075,Third,unknown,Southampton,n
1,female,27.0,0,2,11.1333,Third,unknown,Southampton,n
1,female,14.0,1,0,30.0708,Second,unknown,Cherbourg,n
1,female,4.0,1,1,16.7,Third,G,Southampton,nheadの実行結果は上記の通りでした。
左端にsurvivedがあり、縦に0,1,1,1,0とデータが並んでいます。
その隣にsexがあり、縦にmale,female,female,female,maleとデータが並んでいます。
survived,sex,age,n_siblings_spouses,parch,fare,class,deck,embark_town,alone
という項目がすべて同列に扱われています。
今回は、
sex,age,n_siblings_spouses,parch,fare,class,deck,embark_town,alone
のデータを元に
survived
の値を予測するモデルを作成します。
そのため、
survived
をラベル
sex,age,n_siblings_spouses,parch,fare,class,deck,embark_town,alone
を入力データ
として切り分けます。
LABEL_COLUMN = 'survived'
def get_dataset(file_path, **kwargs):
dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
file_path,
batch_size=5, # Artificially small to make examples easier to show.
label_name=LABEL_COLUMN,
na_value="?",
num_epochs=1,
ignore_errors=True,
**kwargs)
return dataset
raw_train_data = get_dataset(train_file_path)
raw_test_data = get_dataset(test_file_path)tf.data.experimental.make_csv_dataset()
の引数で
label_name=LABEL_COLUMN
を指定しています。
LABEL_COLUMN
の中身は
survived
という文字列です。
label_name=LABEL_COLUMN
このオプションの指定でデータとラベルを切り分けています。
for x in raw_train_data.take(1):
print(x)でデータの先頭1件を見てみると
(OrderedDict([('sex', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'male', b'male', b'female', b'male', b'male'], dtype=object)>), ('age', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([ 9., 60., 33., 32., 47.], dtype=float32)>), ('n_siblings_spouses', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 1, 0, 0], dtype=int32)>), ('parch', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32)>), ('fare', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([15.9 , 79.2 , 53.1 , 8.05, 7.25], dtype=float32)>), ('class', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'Third', b'First', b'First', b'Third', b'Third'], dtype=object)>), ('deck', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'unknown', b'B', b'E', b'E', b'unknown'], dtype=object)>), ('embark_town', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=
array([b'Southampton', b'Cherbourg', b'Southampton', b'Southampton',
b'Southampton'], dtype=object)>), ('alone', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'n', b'n', b'n', b'y', b'y'], dtype=object)>)]), <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 1, 1, 0], dtype=int32)>)となっています。
ごちゃとごちゃしていて見づらいですが、よく見ると
(○○, ××)
という要素数2のタプルになっています。
○○の部分が実際には以下のデータ
OrderedDict([('sex', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'male', b'male', b'female', b'male', b'male'], dtype=object)>), ('age', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([ 9., 60., 33., 32., 47.], dtype=float32)>), ('n_siblings_spouses', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 1, 0, 0], dtype=int32)>), ('parch', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32)>), ('fare', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([15.9 , 79.2 , 53.1 , 8.05, 7.25], dtype=float32)>), ('class', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'Third', b'First', b'First', b'Third', b'Third'], dtype=object)>), ('deck', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'unknown', b'B', b'E', b'E', b'unknown'], dtype=object)>), ('embark_town', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=
array([b'Southampton', b'Cherbourg', b'Southampton', b'Southampton',
b'Southampton'], dtype=object)>), ('alone', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'n', b'n', b'n', b'y', b'y'], dtype=object)>)]),
××の部分が実際には以下のデータ
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 1, 1, 0], dtype=int32)>
つまり、
（データ, ラベル）
という形のタプルです。
データは
[b'male', b'male', b'female', b'male', b'male']
[ 9., 60., 33., 32., 47.]
のように5件ずつセットになっており、
ラベルも
[1, 1, 1, 1, 0]
のように5件ずつセットになっています。
show_batch(dataset)は何をしている？
def show_batch(dataset):
for batch, label in dataset.take(1):
for key, value in batch.items():
print("{:20s}: {}".format(key, value.numpy()))for batch, label in dataset.take(1)
のコードは
(OrderedDict([('sex', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'male', b'male', b'female', b'male', b'male'], dtype=object)>), ('age', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([ 9., 60., 33., 32., 47.], dtype=float32)>), ('n_siblings_spouses', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 1, 0, 0], dtype=int32)>), ('parch', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32)>), ('fare', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([15.9 , 79.2 , 53.1 , 8.05, 7.25], dtype=float32)>), ('class', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'Third', b'First', b'First', b'Third', b'Third'], dtype=object)>), ('deck', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'unknown', b'B', b'E', b'E', b'unknown'], dtype=object)>), ('embark_town', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=
array([b'Southampton', b'Cherbourg', b'Southampton', b'Southampton',
b'Southampton'], dtype=object)>), ('alone', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'n', b'n', b'n', b'y', b'y'], dtype=object)>)]), <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 1, 1, 0], dtype=int32)>)
こういう感じのデータを
前半のこの部分
OrderedDict([('sex', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'male', b'male', b'female', b'male', b'male'], dtype=object)>), ('age', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([ 9., 60., 33., 32., 47.], dtype=float32)>), ('n_siblings_spouses', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 1, 0, 0], dtype=int32)>), ('parch', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32)>), ('fare', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([15.9 , 79.2 , 53.1 , 8.05, 7.25], dtype=float32)>), ('class', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'Third', b'First', b'First', b'Third', b'Third'], dtype=object)>), ('deck', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'unknown', b'B', b'E', b'E', b'unknown'], dtype=object)>), ('embark_town', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=
array([b'Southampton', b'Cherbourg', b'Southampton', b'Southampton',
b'Southampton'], dtype=object)>), ('alone', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'n', b'n', b'n', b'y', b'y'], dtype=object)>)]),
をbatchに、
後半のこの部分
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 1, 1, 0], dtype=int32)>
をlabelに切り分けています。
for key, value in batch.items():
のコードは
batchの中身、つまり以下のものを
OrderedDict([('sex', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'male', b'male', b'female', b'male', b'male'], dtype=object)>), ('age', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([ 9., 60., 33., 32., 47.], dtype=float32)>), ('n_siblings_spouses', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 1, 0, 0], dtype=int32)>), ('parch', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32)>), ('fare', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([15.9 , 79.2 , 53.1 , 8.05, 7.25], dtype=float32)>), ('class', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'Third', b'First', b'First', b'Third', b'Third'], dtype=object)>), ('deck', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'unknown', b'B', b'E', b'E', b'unknown'], dtype=object)>), ('embark_town', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=
array([b'Southampton', b'Cherbourg', b'Southampton', b'Southampton',
b'Southampton'], dtype=object)>), ('alone', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'n', b'n', b'n', b'y', b'y'], dtype=object)>)]),
keyにsex
valueに[b'male', b'male', b'female', b'male', b'male']
keyにage
valueに[ 9., 60., 33., 32., 47.]
という感じで振り分けています。
show_batch(raw_train_data)sex : [b'male' b'female' b'male' b'female' b'male']
age : [ 0.83 27. 32.5 28. 28. ]
n_siblings_spouses : [0 1 1 1 1]
parch : [2 0 0 0 0]
fare : [29. 21. 30.071 89.104 82.171]
class : [b'Second' b'Second' b'Second' b'First' b'First']
deck : [b'unknown' b'unknown' b'unknown' b'C' b'unknown']
embark_town : [b'Southampton' b'Southampton' b'Cherbourg' b'Cherbourg' b'Cherbourg']
alone : [b'n' b'n' b'n' b'n' b'n']そして、show_batch()を実行した結果は上記の通り。
データの中身はこうなってるのね
というのを作業者が確認するためだけのものなので
特にモデルの実装には関係してきません。
temp_dataset = get_dataset(train_file_path, column_names=CSV_COLUMNS)は何をしている？
survived,sex,age,n_siblings_spouses,parch,fare,class,deck,embark_town,alone
0,male,22.0,1,0,7.25,Third,unknown,Southampton,n
1,female,38.0,1,0,71.2833,First,C,Cherbourg,n
1,female,26.0,0,0,7.925,Third,unknown,Southampton,y
1,female,35.0,1,0,53.1,First,C,Southampton,n
0,male,28.0,0,0,8.4583,Third,unknown,Queenstown,y
0,male,2.0,3,1,21.075,Third,unknown,Southampton,n
1,female,27.0,0,2,11.1333,Third,unknown,Southampton,n
1,female,14.0,1,0,30.0708,Second,unknown,Cherbourg,n
1,female,4.0,1,1,16.7,Third,G,Southampton,n元のデータが上記のようになっていた場合は
temp_dataset = get_dataset(train_file_path)こんな感じでデータを読み込むだけでOK。
しかし、
0,male,22.0,1,0,7.25,Third,unknown,Southampton,n
1,female,38.0,1,0,71.2833,First,C,Cherbourg,n
1,female,26.0,0,0,7.925,Third,unknown,Southampton,y
1,female,35.0,1,0,53.1,First,C,Southampton,n
0,male,28.0,0,0,8.4583,Third,unknown,Queenstown,y
0,male,2.0,3,1,21.075,Third,unknown,Southampton,n
1,female,27.0,0,2,11.1333,Third,unknown,Southampton,n
1,female,14.0,1,0,30.0708,Second,unknown,Cherbourg,n
1,female,4.0,1,1,16.7,Third,G,Southampton,n元のデータがこんな感じだった場合（1行目に列名がない場合）
CSV_COLUMNS = ['survived', 'sex', 'age', 'n_siblings_spouses', 'parch', 'fare', 'class', 'deck', 'embark_town', 'alone']
temp_dataset = get_dataset(train_file_path, column_names=CSV_COLUMNS)こんな感じで自分で列名をセットしましょう。
今回のデータに関しては元データに列名が含まれているので、実際にはこの作業は不要です。
チュートリアルなので説明として軽く触れただけ。
shuffle=False
def get_dataset(file_path, **kwargs):
dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
file_path,
batch_size=5, # Artificially small to make examples easier to show.
label_name=LABEL_COLUMN,
na_value="?",
num_epochs=1,
ignore_errors=True,
**kwargs)
return datasettf.data.experimental.make_csv_dataset()
では
shuffle=True
がデフォルトになっています。
引数として
shuffle=False
を書かない限りは
shuffle=True
として扱われます。
つまり、
get_dataset()
でファイルを読み込むたびに、データがシャッフルされます。
これだと動作確認するときに混乱するので
チュートリアル中は
shuffle=False
にした方がいいでしょう。
DEFAULTS = [0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]って何だ？
SELECT_COLUMNS = ['survived', 'age', 'n_siblings_spouses', 'parch', 'fare']
DEFAULTS = [0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
temp_dataset = get_dataset(train_file_path,
select_columns=SELECT_COLUMNS,
shuffle=False,
column_defaults=DEFAULTS)
show_batch(temp_dataset)age : [22. 38. 26. 35. 28.]
n_siblings_spouses : [1. 1. 0. 1. 0.]
parch : [0. 0. 0. 0. 0.]
fare : [ 7.25 71.283 7.925 53.1 8.458]DEFAULTS = [0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
突然登場したこの数字は何だ？
先頭だけ 0 で2つ目以降は 0.0 なのはなぜだ？
DEFAULTS = [0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
の部分を
DEFAULTS = [0, 0.0, 0, 0, 0.0]
に変更して実行してみます。
SELECT_COLUMNS = ['survived', 'age', 'n_siblings_spouses', 'parch', 'fare']
DEFAULTS = [0, 0.0, 0, 0, 0.0]
temp_dataset = get_dataset(train_file_path,
select_columns=SELECT_COLUMNS,
shuffle=False,
column_defaults=DEFAULTS)
show_batch(temp_dataset)age : [22. 38. 26. 35. 28.]
n_siblings_spouses : [1 1 0 1 0]
parch : [0 0 0 0 0]
fare : [ 7.25 71.283 7.925 53.1 8.458]DEFAULTS = [0, 0.0, 0, 0, 0.0]
の部分は型指定でした。
SELECT_COLUMNS = ['survived', 'age', 'n_siblings_spouses', 'parch', 'fare']
DEFAULTS = [0, 0.0, 0, 0, 0.0]
と設定した場合、
survived が 0
ageが0.0
n_siblings_spousesが0
parchが0
fareが0.0
という対応関係になります。
すると、
0を指定した
survived、n_siblings_spouses、parch
はintとして扱われ、
0.0を指定した
age、fare
はfloatとして扱われます。
DEFAULTS = [0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
と指定したときは、
n_siblings_spouses : [1. 1. 0. 1. 0.]
parch : [0. 0. 0. 0. 0.]
となっていた部分が
DEFAULTS = [0, 0.0, 0, 0, 0.0]
と指定したときは、
n_siblings_spouses : [1 1 0 1 0]
parch : [0 0 0 0 0]
となっています。
def pack(features, label):は何をしている？
def pack(features, label):
return tf.stack(list(features.values()), axis=-1), label
packed_dataset = temp_dataset.map(pack)
for features, labels in packed_dataset.take(1):
print(features.numpy())
print()
print(labels.numpy())[[22. 1. 0. 7.25 ]
[38. 1. 0. 71.283]
[26. 0. 0. 7.925]
[35. 1. 0. 53.1 ]
[28. 0. 0. 8.458]]
[0 1 1 1 0]まずは、temp_datasetの中身を確認。
next(iter(temp_dataset))(OrderedDict([('age',
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([22., 38., 26., 35., 28.], dtype=float32)>),
('n_siblings_spouses',
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([1., 1., 0., 1., 0.], dtype=float32)>),
('parch',
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)>),
('fare',
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([ 7.25 , 71.283, 7.925, 53.1 , 8.458], dtype=float32)>)]),
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 1, 1, 0], dtype=int32)>)ageが[22., 38., 26., 35., 28.]
n_siblings_spousesが[1., 1., 0., 1., 0.]
という感じで5個ずつデータが入っています。
データとラベルに分けましょう。
features, labels = next(iter(temp_dataset))
featuresOrderedDict([('age',
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([22., 38., 26., 35., 28.], dtype=float32)>),
('n_siblings_spouses',
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([1., 1., 0., 1., 0.], dtype=float32)>),
('parch',
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)>),
('fare',
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([ 7.25 , 71.283, 7.925, 53.1 , 8.458], dtype=float32)>)])上記がデータの方。
labels<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 1, 1, 0], dtype=int32)>上記がラベルの方。
features（データ）はOrderedDictという形式になっているので、valueだけ取り出します。
features.values()odict_values([<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([22., 38., 26., 35., 28.], dtype=float32)>, <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([1., 1., 0., 1., 0.], dtype=float32)>, <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)>, <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([ 7.25 , 71.283, 7.925, 53.1 , 8.458], dtype=float32)>])age: [22., 38., 26., 35., 28.]
n_siblings_spouses: [1., 1., 0., 1., 0.]
みたいな形式だったのが
[22., 38., 26., 35., 28.]
[1., 1., 0., 1., 0.]
みたいな形式になりました。
（age、n_siblings_spousesなどのkeyを排除しました）
list(features.values())[<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([22., 38., 26., 35., 28.], dtype=float32)>,
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([1., 1., 0., 1., 0.], dtype=float32)>,
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)>,
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([ 7.25 , 71.283, 7.925, 53.1 , 8.458], dtype=float32)>]odict_values([○○○])
という形になっていたのを
[○○○]
という形に変換しました。
tf.stack(list(features.values()))<tf.Tensor: shape=(4, 5), dtype=float32, numpy=
array([[22. , 38. , 26. , 35. , 28. ],
[ 1. , 1. , 0. , 1. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 7.25 , 71.283, 7.925, 53.1 , 8.458]], dtype=float32)>元々は
<tf.Tensor: shape=(5,), ～～～>
<tf.Tensor: shape=(5,), ～～～>
<tf.Tensor: shape=(5,), ～～～>
<tf.Tensor: shape=(5,), ～～～>
のように、shape(5,)のTensorが4つ並んでいました。
tf.stack()
を使った結果、
<tf.Tensor: shape=(4, 5),～～>
という1つのTensorに統合されました。
tf.stack(list(features.values()), axis=-1)<tf.Tensor: shape=(5, 4), dtype=float32, numpy=
array([[22. , 1. , 0. , 7.25 ],
[38. , 1. , 0. , 71.283],
[26. , 0. , 0. , 7.925],
[35. , 1. , 0. , 53.1 ],
[28. , 0. , 0. , 8.458]], dtype=float32)>tf.stack()
のオプションに
axis=-1
を追加すると
行と列が入れ替わりました。
ちなみに、今回のケースでは2次元なので
tf.stack(list(features.values()))
は
tf.stack(list(features.values()), axis=0)
と同じ意味で、
tf.stack(list(features.values()), axis=-1)
は
tf.stack(list(features.values()), axis=1)
と同じ意味です。
functools.partial()って何だ？
def normalize_numeric_data(data, mean, std):
# Center the data
return (data-mean)/std
# See what you just created.
normalizer = functools.partial(normalize_numeric_data, mean=MEAN, std=STD)
numeric_column = tf.feature_column.numeric_column('numeric', normalizer_fn=normalizer, shape=[len(NUMERIC_FEATURES)])
numeric_columns = [numeric_column]
numeric_columndef normalize_numeric_data(data, mean, std):
で
normalize_numeric_data()
という関数を定義しています。
normalize_numeric_data()
を使うときは
normalize_numeric_data(data=○○, mean=××, std=△△)
のように引数を指定する必要があります。
normalizer = functools.partial(normalize_numeric_data, mean=MEAN, std=STD)
というコードは
normalize_numeric_data()
に
normalizer()
という別名をつけています。
しかも、
mean=MEAN, std=STD
という初期値を設定しています。
つまり、本来であれば
normalize_numeric_data(example_batch['numeric'], MEAN, STD)と書かなければいけないところを
normalizer(example_batch['numeric'])と書くことができるようになります。
どちらも実行結果は同じ。
<tf.Tensor: shape=(5, 4), dtype=float32, numpy=
array([[ 0.429, 0.395, -0.479, 1.019],
[ 0.269, 0.395, 2.043, -0.122],
[-0.77 , -0.474, -0.479, -0.501],
[-0.13 , -0.474, -0.479, -0.485],
[ 0.189, -0.474, -0.479, -0.485]], dtype=float32)>このような値が画面に表示されます。
tf.feature_column.numeric_column()とは？
def normalize_numeric_data(data, mean, std):
# Center the data
return (data-mean)/std
# See what you just created.
normalizer = functools.partial(normalize_numeric_data, mean=MEAN, std=STD)
numeric_column = tf.feature_column.numeric_column('numeric', normalizer_fn=normalizer, shape=[len(NUMERIC_FEATURES)])
numeric_columns = [numeric_column]
numeric_columnNumericColumn(key='numeric', shape=(4,), default_value=None, dtype=tf.float32, normalizer_fn=functools.partial(<function normalize_numeric_data at 0x7f3710dfcc80>, mean=array([29.631, 0.545, 0.38 , 34.385]), std=array([12.512, 1.151, 0.793, 54.598])))numeric_column
の中身は上記の通り。
tf.feature_column.numeric_column()
では、
「'numeric'という名前のついた列は
shape=(4,)で、
normalizerを使ってデータの正規化をしてね」
という定義がされただけです。
ここではデータ変換は行われません。
model.fit()などで実際にデータを使用するときにはじめてデータの正規化が行われるみたいです。
tf.keras.layers.DenseFeatures(numeric_columns)とは？
def normalize_numeric_data(data, mean, std):
# Center the data
return (data-mean)/std
# See what you just created.
normalizer = functools.partial(normalize_numeric_data, mean=MEAN, std=STD)
numeric_column = tf.feature_column.numeric_column('numeric', normalizer_fn=normalizer, shape=[len(NUMERIC_FEATURES)])
numeric_columns = [numeric_column]
numeric_layer = tf.keras.layers.DenseFeatures(numeric_columns)
numeric_layer(example_batch).numpy()array([[ 0.429, 0.395, -0.479, 1.019],
[ 0.269, 0.395, 2.043, -0.122],
[-0.77 , -0.474, -0.479, -0.501],
[-0.13 , -0.474, -0.479, -0.485],
[ 0.189, -0.474, -0.479, -0.485]], dtype=float32)numeric_layer = tf.keras.layers.DenseFeatures(numeric_columns)
という部分では
入力データを正規化するための層を定義しています。
たとえば、train_dataの中身が
<tf.Tensor: shape=(5, 4), dtype=float32, numpy=
array([[35. , 1. , 0. , 90. ],
[33. , 1. , 2. , 27.75 ],
[20. , 0. , 0. , 7.05 ],
[28. , 0. , 0. , 7.879],
[32. , 0. , 0. , 7.925]], dtype=float32)>
こんな感じだったとします。
array([[ 0.429, 0.395, -0.479, 1.019],
[ 0.269, 0.395, 2.043, -0.122],
[-0.77 , -0.474, -0.479, -0.501],
[-0.13 , -0.474, -0.479, -0.485],
[ 0.189, -0.474, -0.479, -0.485]], dtype=float32)
普通はtrain_dataをこんな感じのデータに正規化をしてから
model.fit(train_data)
として学習します。
numeric_layer = tf.keras.layers.DenseFeatures(numeric_columns)
というデータを正規化する層を作っておくと
<tf.Tensor: shape=(5, 4), dtype=float32, numpy=
array([[35. , 1. , 0. , 90. ],
[33. , 1. , 2. , 27.75 ],
[20. , 0. , 0. , 7.05 ],
[28. , 0. , 0. , 7.879],
[32. , 0. , 0. , 7.925]], dtype=float32)>
こんな感じのデータを
model.fit(train_data)
に直接渡して、
model.fit()
の中で正規化をするようになります。
tf.keras.layers.DenseFeatures()は何をしている？
CATEGORIES = {
'sex': ['male', 'female'],
# 'class' : ['First', 'Second', 'Third'],
# 'deck' : ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
# 'embark_town' : ['Cherbourg', 'Southhampton', 'Queenstown'],
# 'alone' : ['y', 'n']
}
categorical_columns = []
for feature, vocab in CATEGORIES.items():
cat_col = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
key=feature, vocabulary_list=vocab)
categorical_columns.append(tf.feature_column.indicator_column(cat_col))
categorical_layer = tf.keras.layers.DenseFeatures(categorical_columns)
print(categorical_layer(example_batch).numpy()[:5])[[0. 1.]
[0. 1.]
[1. 0.]
[0. 1.]
[1. 0.]]要素が多いと分かりにくいので、
CATEGORIES = {}
の中身を
sex
以外の項目はコメントアウトしました。
また、
print(categorical_layer(example_batch).numpy()[0])
となっていた部分を
print(categorical_layer(example_batch).numpy()[:5])
に改変。
example_batchOrderedDict([('sex',
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'female', b'female', b'male', b'female', b'male'], dtype=object)>),
('class',
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'First', b'Second', b'Third', b'Third', b'Third'], dtype=object)>),
('deck',
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'C', b'unknown', b'unknown', b'unknown', b'unknown'], dtype=object)>),
('embark_town', <tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=
array([b'Southampton', b'Southampton', b'Southampton', b'Queenstown',
b'Southampton'], dtype=object)>),
('alone',
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'n', b'n', b'y', b'y', b'y'], dtype=object)>),
('numeric', <tf.Tensor: shape=(5, 4), dtype=float32, numpy=
array([[35. , 1. , 0. , 90. ],
[33. , 1. , 2. , 27.75 ],
[20. , 0. , 0. , 7.05 ],
[28. , 0. , 0. , 7.879],
[32. , 0. , 0. , 7.925]], dtype=float32)>)])example_batch
の中身はこんな感じ。
sexの項目に関しては
[b'female', b'female', b'male', b'female', b'male']
こんなデータが並んでいました。
列で書くと
sex
female
female
male
female
male
こういう感じ。
tf.keras.layers.DenseFeatures()
を使ってデータがこんな形式に変換されました。
male female
0 1
0 1
1 0
0 1
1 0
元データでfemaleになっていた行は、maleが0、femaleが1に
元データでmaleになっていた行はmaleが1、femaleが0に
変換されました。
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