Python TensorFlow Extended |培训师未使用General Executor&；暖启动；凯拉斯模型

我目前正在尝试让TFX管道的培训师组件从同一管道的上一次运行开始。用例是：

运行管道一次，生成一个模型

当新数据出现时，用新数据训练现有模型

我知道

ResolverNode

组件就是为此而设计的，因此您可以在下面看到我是如何使用它的：

# detect the previously trained model
latest_model_resolver = ResolverNode(
  instance_name='latest_model_resolver',
  resolver_class=latest_artifacts_resolver.LatestArtifactsResolver,
  latest_model=Channel(type=Model))
context.run(latest_model_resolver)

# set prior model as base_model
train_file = 'tfx_modules/recommender_train.py'
trainer = Trainer(
    module_file=os.path.abspath(train_file),
    custom_executor_spec=executor_spec.ExecutorClassSpec(GenericExecutor),
    transformed_examples=transform.outputs['transformed_examples'],
    transform_graph=transform.outputs['transform_graph'],
    schema=schema_gen.outputs['schema'],
    train_args=trainer_pb2.TrainArgs(num_steps=10000),
    eval_args=trainer_pb2.EvalArgs(num_steps=5000),
    base_model=latest_model_resolver.outputs['latest_model'])

上面的组件成功运行，

ResolverNode

能够从以前的管道运行中检测到最新的模型。没有抛出错误-但是，当运行

context.run（trainer）

时，模型丢失基本上从第一次开始的地方开始。模型第一次运行后，完成训练损失约为0.1，但在第二次运行（假设为热启动）时，它重新启动约18.2

这让我相信所有的权重都被重新初始化了，我认为这不应该发生。以下是相关的模型构造功能：

def build_keras_model():
    """build keras model"""
    embedding_max_values = load(open(os.path.abspath('tfx-example/user_artifacts/embedding_max_dict.pkl'), 'rb'))
    embedding_dimensions = dict([(key, 20) for key in embedding_max_values.keys()])
    embedding_pairs = [recommender.EmbeddingPair(embedding_name=feature,
                                                 embedding_dimension=embedding_dimensions[feature],
                                                 embedding_max_val=embedding_max_values[feature])
                       for feature in recommender_constants.univalent_features]

    numeric_inputs = []
    for num_feature in recommender_constants.numeric_features:
        numeric_inputs.append(keras.Input(shape=(1,), name=num_feature))

    input_layers = numeric_inputs + [elem for pair in embedding_pairs for elem in pair.input_layers]
    pre_concat_layers = numeric_inputs + [elem for pair in embedding_pairs for elem in pair.embedding_layers]

    concat = keras.layers.Concatenate()(pre_concat_layers) if len(pre_concat_layers) > 1 else pre_concat_layers[0]
    layer_1 = keras.layers.Dense(64, activation='relu', name='layer1')(concat)
    output = keras.layers.Dense(1, kernel_initializer='lecun_uniform', name='out')(layer_1)
    model = keras.models.Model(input_layers, outputs=output)
    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
    return model

def run_fn(fn_args: TrainerFnArgs):
    """function for the Trainer component"""
    tf_transform_output = tft.TFTransformOutput(fn_args.transform_output)

    train_dataset = _input_fn(fn_args.train_files, fn_args.data_accessor,
                              tf_transform_output, 40)
    eval_dataset = _input_fn(fn_args.eval_files, fn_args.data_accessor,
                             tf_transform_output, 40)

    model = build_keras_model()
    tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(
        log_dir=fn_args.model_run_dir, update_freq='epoch', histogram_freq=1,
        write_images=True)
    model.fit(train_dataset, steps_per_epoch=fn_args.train_steps, validation_data=eval_dataset,
              validation_steps=fn_args.eval_steps, callbacks=[tensorboard_callback],
              epochs=5)

    signatures = {
        'serving_default':
            _get_serve_tf_examples_fn(model, tf_transform_output).get_concrete_function(tf.TensorSpec(
                    shape=[None],
                    dtype=tf.string,
                    name='examples')
            )
    }
    model.save(fn_args.serving_model_dir, save_format='tf', signatures=signatures)

为了研究这个问题，我仔细阅读了：

来自TFX的热启动示例

但是，本指南使用

估计器

组件而不是Keras组件。该组件有一个

warm\u start\u from

初始化参数，我找不到与Keras等效的参数

我怀疑：

热启动功能仅适用于

Estimator

组件，即使为Keras组件设置了

base\u model

，也不会生效

我会告诉模型重新初始化权重，即使在成功加载之前的模型之后也是如此——在这种情况下，我希望有一个指针来指示发生的位置

任何帮助都会很好！非常感谢