tf.estimator.train_and_evaluate 详解

TensorFlow 版本：1.11.0

在 TensorFlow 1.4 版本中，Google 新引入了一个新 API：tf.estimator.train_and_evaluate。提出这个 API 的目的是：代替 tf.contrib.learn.Experiment。

1. tf.estimator.train_and_evaluate 简介

train_and_evaluate API 用来 train 然后 evaluate 一个 Estimator。调用方式如下：

tf.estimator.train_and_evaluate(
    estimator,
    train_spec,
    eval_spec
)

这个函数除了 train 和 evaluate 之外，还可选的提供了模型的导出功能，这样就可以把一个训练好的模型直接转交给业务部门来使用了，可以算是“产学研”一条龙服务了。

该函数的参数有三个：

• estimator：一个 Estimator 实例。
• train_spec：一个 TrainSpec 实例。用来配置训练过程。
• eval_spec：一个 EvalSpec 实例。用来配置评估过程、（可选）模型的导出。

该函数的返回值有一个：

• Estimator.evaluate 的结果 及 前面指定的 ExportStrategy 的输出结果。当前，尚未定义分布式训练模式的返回值。

实际上，如果直接使用 Estimator API，完成 train 和 evaluate 已经是很简单的任务了，为什么我们还要使用 train_and_evaluate 这个函数呢？按官方文档的说法：这个函数可以保证 本地 和 分布式 环境下行为的一致性。也就是说，使用 Estimator 和 train_and_evaluate 编写的程序同时支持本地、集群上的训练，而不需要修改任何代码。可以想像一下，在完成了本地 CPU 训练的测试之后，直接 push 到 Cloud ML Engine 上，分分钟完成一个模型的训练，甚至还可以直接使用 TPU 集群（只要你保证模型里的 op 都是对 TPU 兼容的），多么方便的一个工具啊！

这个函数默认的分布式策略是：parameter server-based between-graph replication。对于其它的分布式策略的使用，可以参照 DistributionStrategies 。TensorFlow 关于分布式的官方文档见 Distributed TensorFlow。

当然，方便的背后一般都有代价。为了保证代码在本地和集群上都可以正常终止，所以只能使用 Estimator 的 max_steps 参数设定终止条件。所以，如果想使用别的方式终止训练，可能就需要一些“技巧”了。

2. 参数说明

上面我们已经知道 train_and_evaluate 有三个参数，第一个先放在一边，因为这个参数就是一个 Estimator 的实例。我们先来看一下另外两个参数：

2.1 train_spec 参数

train_spec 参数接收一个 tf.estimator.TrainSpec 实例。

# TrainSpec的参数
__new__(
    cls, # 这个参数不用指定，忽略即可。
    input_fn,
    max_steps=None,
    hooks=None
)

其中：

• input_fn： 参数用来指定数据输入。
• max_steps： 参数用来指定训练的最大步数，这是训练的唯一终止条件。
• hooks： 参数用来挂一些 tf.train.SessionRunHook，用来在 session 运行的时候做一些额外的操作，比如记录一些 TensorBoard 日志什么的。

2.2 eval_spec 参数

eval_spec 参数接收一个 tf.estimator.EvalSpec 实例。相比 TrainSpec，EvalSpec 的参数多很多。因为 EvalSpec 不仅可以指定评估过程，还可以指定导出模型的功能（可选）。

__new__(
    cls, # 这个参数不用指定，忽略即可。
    input_fn,
    steps=100, # 评估的迭代步数，如果为None，则在整个数据集上评估。
    name=None,
    hooks=None,
    exporters=None,
    start_delay_secs=120,
    throttle_secs=600
)

其中：

• input_fn： 含义同2.1。
• steps： 用来指定评估的迭代步数，如果为None，则在整个数据集上评估。
• name：如果要在多个数据集上进行评估，通过 name 参数可以保证不同数据集上的评估日志保存在不同的文件夹中，从而区分不同数据集上的评估日志。
  不同的评估日志保存在独立的文件夹中，在 TensorBoard 中从而独立的展现。
• hooks：含义同2.1
• exporters：一个 tf.estimator.export 模块中的类的实例。
• start_delay_secs：调用 train_and_evaluate 函数后，多少秒之后开始评估。第一次评估发生在 start_delay_secs + throttle_secs 秒后。
• throttle_secs：多少秒后又开始评估，如果没有新的 checkpoints 产生，则不评估，所以这个间隔是最小值。

3. 非分布式实例

# Set up feature columns.
categorial_feature_a = categorial_column_with_hash_bucket(...)
categorial_feature_a_emb = embedding_column(
    categorical_column=categorial_feature_a, ...)
...  # other feature columns

estimator = DNNClassifier(
    feature_columns=[categorial_feature_a_emb, ...],
    hidden_units=[1024, 512, 256])

# Or set up the model directory
#   estimator = DNNClassifier(
#       config=tf.estimator.RunConfig(
#           model_dir='/my_model', save_summary_steps=100),
#       feature_columns=[categorial_feature_a_emb, ...],
#       hidden_units=[1024, 512, 256])

# Input pipeline for train and evaluate.
def train_input_fn(): # returns x, y
  # please shuffle the data.
  pass
def eval_input_fn(): # returns x, y
  pass

train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=train_input_fn, max_steps=1000)
eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(input_fn=eval_input_fn)

tf.estimator.train_and_evaluate(estimator, train_spec, eval_spec)

注意：在当前的实现中，estimator.evaluate 将被调用多次。这意味着在每次评估时，会重新创建评估图（包括eval_input_fn）。estimator.train 只会被调用一次。

4. 分布式实例

上面的代码可以在不加修改的情况下用于分布式训练，但请确保所有 worker 的 RunConfig.model_dir 设置为相同的目录（例如，一个所有 worker 都可以读写的共享文件系统。唯一需要做的就是正确得设置所有 worker 的环境变量 TF_CONFIG。

设置环境变量的方式会随系统而变化。例如，在 Linux 上，设置环境变量的方式如下（$ 是命令提示符）：

$ TF_CONFIG='' python train_model.py

训练的集群配置如下：

cluster = {"chief": ["host0:2222"],
           "worker": ["host1:2222", "host2:2222", "host3:2222"],
           "ps": ["host4:2222", "host5:2222"]}

chief training worker（必须有，且只能有一个）的 TF_CONFIG 应该被设置为：

# This should be a JSON string, which is set as environment variable. Usually
# the cluster manager handles that.
TF_CONFIG='{
    "cluster": {
        "chief": ["host0:2222"],
        "worker": ["host1:2222", "host2:2222", "host3:2222"],
        "ps": ["host4:2222", "host5:2222"]
    },
    "task": {"type": "chief", "index": 0}
}'

注意：chief worker 与其他 non-chief training worker 一样，也进行模型的训练 job。chief worker 除了进行模型训练，还管理一些其它 work（例如：checkpoint 保存、恢复，写入 summaries 等）。

non-chief training worker（可选，可以有多个）的 TF_CONFIG 应该被设置为：

# This should be a JSON string, which is set as environment variable. Usually
# the cluster manager handles that.
TF_CONFIG='{
    "cluster": {
        "chief": ["host0:2222"],
        "worker": ["host1:2222", "host2:2222", "host3:2222"],
        "ps": ["host4:2222", "host5:2222"]
    },
    "task": {"type": "worker", "index": 0}
}'

上面的 task.index 表示 worker 的编号。本例中，有三个 non-chief training worker，所以编号为 0,1,2。

parameter server（可以是多个）的 TF_CONFIG 应该被设置为：

# This should be a JSON string, which is set as environment variable. Usually
# the cluster manager handles that.
TF_CONFIG='{
    "cluster": {
        "chief": ["host0:2222"],
        "worker": ["host1:2222", "host2:2222", "host3:2222"],
        "ps": ["host4:2222", "host5:2222"]
    },
    "task": {"type": "ps", "index": 0}
}'

由于例子中参数服务器的个数为两个，所以 task.index 编号分别为 0,1。

评估的集群配置如下：
评估 task 的 TF_CONFIG 如下所示。评估是一个特殊的 task，该 task 不是训练集群的一部分。有可能只有一个。该 task 被用于模型评估。

# This should be a JSON string, which is set as environment variable. Usually
# the cluster manager handles that.
TF_CONFIG='{
    "cluster": {
        "chief": ["host0:2222"],
        "worker": ["host1:2222", "host2:2222", "host3:2222"],
        "ps": ["host4:2222", "host5:2222"]
    },
    "task": {"type": "evaluator", "index": 0}
}'

当 distribute 或 experimental_distribute.train_distribute 及 experimental_distribute.remote_cluster 被设置时，这个方法将开始在本机运行一个 client，该 client 将连接到 remote_cluster，以进行训练和评估。

参考文档：

1. tf.estimator.train_and_evaluate 官方文档（英文）
2. tf.estimator.train_and_evaluate 试用
3. 推荐一个 Estimator+Experiment 的实例：tensorflow/models里的cifar10_estimator

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