迁移指标和优化器

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在 TF1 中，tf.metrics 是所有指标函数的 API 命名空间。每个指标都是一个函数，它以 label 和 prediction 作为输入参数，并返回相应的指标张量作为结果。在 TF2 中，tf.keras.metrics 包含所有指标函数和对象。该 Metric 对象可与 tf.keras.Model 和 tf.keras.layers.layer 一起使用以计算指标值。

设置

让我们从几个必要的 TensorFlow 导入开始，

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

并准备一些简单的演示数据

features = [[1., 1.5], [2., 2.5], [3., 3.5]]
labels = [0, 0, 1]
eval_features = [[4., 4.5], [5., 5.5], [6., 6.5]]
eval_labels = [0, 1, 1]

TF1：tf.compat.v1.metrics 与 Estimator

在 TF1 中，指标可以作为 eval_metric_ops 添加到 EstimatorSpec 中，并且操作是通过 tf.metrics 中定义的所有指标函数生成的。您可以按照示例了解如何使用 tf.metrics.accuracy。

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

def _eval_input_fn():
  return tf1.data.Dataset.from_tensor_slices(
      (eval_features, eval_labels)).batch(1)

def _model_fn(features, labels, mode):
  logits = tf1.layers.Dense(2)(features)
  predictions = tf.math.argmax(input=logits, axis=1)
  loss = tf1.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits)
  optimizer = tf1.train.AdagradOptimizer(0.05)
  train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=tf1.train.get_global_step())
  accuracy = tf1.metrics.accuracy(labels=labels, predictions=predictions)
  return tf1.estimator.EstimatorSpec(mode, 
                                     predictions=predictions,
                                     loss=loss, 
                                     train_op=train_op,
                                     eval_metric_ops={'accuracy': accuracy})

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

estimator.evaluate(_eval_input_fn)

此外，指标可以通过 tf.estimator.add_metrics() 直接添加到估计器中。

def mean_squared_error(labels, predictions):
  labels = tf.cast(labels, predictions.dtype)
  return {"mean_squared_error": 
          tf1.metrics.mean_squared_error(labels=labels, predictions=predictions)}

estimator = tf1.estimator.add_metrics(estimator, mean_squared_error)
estimator.evaluate(_eval_input_fn)

TF2：Keras 指标 API 与 tf.keras.Model

在 TF2 中，tf.keras.metrics 包含所有指标类和函数。它们以 OOP 风格设计，并与其他 tf.keras API 紧密集成。所有指标都可以在 tf.keras.metrics 命名空间中找到，并且通常在 tf.compat.v1.metrics 与 tf.keras.metrics 之间存在直接映射。

在以下示例中，指标是在 model.compile() 方法中添加的。用户只需创建指标实例，而无需指定标签和预测张量。Keras 模型会将模型输出和标签路由到指标对象。

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels)).batch(1)
eval_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
      (eval_features, eval_labels)).batch(1)

inputs = tf.keras.Input((2,))
logits = tf.keras.layers.Dense(2)(inputs)
predictions = tf.math.argmax(input=logits, axis=1)
model = tf.keras.models.Model(inputs, predictions)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.05)

model.compile(optimizer, loss='mse', metrics=[tf.keras.metrics.Accuracy()])

model.evaluate(eval_dataset, return_dict=True)

在启用急切执行的情况下，tf.keras.metrics.Metric 实例可以直接用于评估 numpy 数据或急切张量。 tf.keras.metrics.Metric 对象是有状态的容器。指标值可以通过 metric.update_state(y_true, y_pred) 更新，结果可以通过 metrics.result() 获取。

accuracy = tf.keras.metrics.Accuracy()

accuracy.update_state(y_true=[0, 0, 1, 1], y_pred=[0, 0, 0, 1])
accuracy.result().numpy()

accuracy.update_state(y_true=[0, 0, 1, 1], y_pred=[0, 0, 0, 0])
accuracy.update_state(y_true=[0, 0, 1, 1], y_pred=[1, 1, 0, 0])
accuracy.result().numpy()

有关 tf.keras.metrics.Metric 的更多详细信息，请查看 tf.keras.metrics.Metric 的 API 文档，以及 迁移指南。

将 TF1.x 优化器迁移到 Keras 优化器

在 tf.compat.v1.train 中的优化器，例如 Adam 优化器 和 梯度下降优化器，在 tf.keras.optimizers 中有等效项。

下表总结了如何将这些旧版优化器转换为其 Keras 等效项。您可以直接用 TF2 版本替换 TF1.x 版本，除非需要额外的步骤（例如 更新默认学习率）。

请注意，转换您的优化器 可能会使旧的检查点不兼容。