深度学习 - TF表模型训练 (TFTableModelTrainBatchOp) - 《Alink 1.5.6 文档 - 帮助手册 - 教程》

功能介绍
参数说明
- 脚本路径说明
代码示例
- Python 代码

Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.tensorflow.TFTableModelTrainBatchOp
Python 类名：TFTableModelTrainBatchOp

功能介绍

该组件支持用户传入 TensorFlow 脚本，进行模型训练。
用户需要提供自己编写的 TensorFlow 脚本文件。
关于脚本的编写，请先阅读下面的介绍。
脚本中必须要将模型保存为 SavedModel 格式，并导出到指定的目录下 (TrainTaskConfig#saved_model_dir)。
这个组件的输出可以接入 TFTableModelPredictBatchOp/StreamOp 进行预测。

TensorFlow 自定义脚本类组件的概况

Alink TensorFlow 自定义脚本类的组件，基于的是从 Alink 进程拉起 Python 进程、执行 Python 代码的能力。
通过这个能力，Alink 可以将数据传递给 Python 进程，在 Python 进程中执行自定义代码，然后将处理的结果返回给 Alink。
下表列出了自定义脚本类组件包含的具体组件及其区别：

| TF 版本 | 传入数据 | 传入参数类型 | 输出数据 | | —- | —- | —- | —- | —- |

| TensorFlowBatchOp | 1.15.2 | 批数据 | BatchTaskConfig | 自定义 |

| TensorFlow2BatchOp | 2.3.1 | 批数据 | BatchTaskConfig | 自定义 |

| TensorFlowStreamOp | 1.15.2 | 流数据 | StreamTaskConfig | 自定义 |

| TensorFlow2StreamOp | 2.3.1 | 流数据 | StreamTaskConfig | 自定义 |

代码编写

用户可以提供多个 Python 文件，其中一个为主文件，作为自定义脚本的入口。

参数传递

在主文件中，必须包含一个名为 main 的函数，接受一个参数，参数的类型根据使用的组件不同而不同，具体见上表。
结合这三种 Config 的源码，对这三种 Config 的字段进行说明：

三者共有的字段：
tf_context: TFContext 类型，可以调用 flink_stream_dataset() 获取一个TFRecordDataset，但这个数据集只能扫描一次；
num_workers：总的 worker 数；
cluster：TF_CONFIG 中的 cluster 字段；
task_type：TF_CONFIG 中的 task.type 字段，取值有 ‘chief’、’worker’ 或者 ‘ps’
task_index：TF_CONFIG 中的 task.index 字段；
work_dir：工作目录；
user_params：用户自定义参数，字典类型，对应为组件 setUserParams 的值。

BatchTaskConfig 有的字段：
dataset_file：将 tf_context.flink_stream_dataset() 得到的数据集写到本地文件中，从而可以读取多次；
dataset_length：数据条数；
output_writer：一个用于将数据写回 Alink 的工具，见下面说明。

StreamTaskConfig 有的字段：
dataset_fn：调用后返回的一个 DataSet；
output_writer：一个用于将数据写回 Alink 的工具，见下面说明。

TrainTaskConfig 有的字段：
dataset_file：将 tf_context.flink_stream_dataset() 得到的数据集写到本地文件中，从而可以读取多次；
dataset_length：数据条数；
saved_model_dir：训练完成后，必须将模型以 SavedModel 的格式导出到这个目录下。

数据输入

首先需要说明一下 TensorFlow 进程与数据集之间的关系。
当 Alink 作业本身的并发度大于 1 时，会有多个 Worker 同时执行任务，数据会根据任务的配置分布在各个 Worker 上。
在进入 TF 组件对应的任务时，各个 Worker 会启动一个 TF 进程，此时各个 Worker 会将其拥有的数据传递给 TF 进程。
这里每个 TF 进程只能访问到它所在 Worker 的数据，而访问不了其他 Worker 的数据。
这一点与某些 TensorFlow 分布式训练的写法不同：在一些 TensorFlow 分布式训练的写法中，数据集中存储在某些共享文件系统（例如 HDFS）上，整体作为模型训练数据，各个 TF 进程通过 shard 的形式读取部分数据。
从 Alink 传到 TensorFlow 进程的数据集为 TFRecordDataset 格式，每条数据是序列化后的 tf.train.Example 实例，可以通过 tf.parse_single_example 来进行解析。
其中，parse_single_example 的 features 参数与原本数据集的列名和类型对应，例如 tf.int64、tf.float32、tf.string。

数据输出

通过 output_writer 可以从 TensorFlow 进程往 Alink 写回数据。
写出的数据需要是一个序列化后的 tf.train.Example 实例。
Example 实例所含的 features需要与组件参数 OutputSchemaStr 中的列名和类型对应。

分布式训练

在代码中可以获取环境变量 TF_CONFIG，从而可以写分布式训练的代码，包括 Estimator + PS 与 AllReduce 的模式。

akdl 库

在 Alink 提供的 akdl 库中，提供了一些便捷调用的函数，方便书写代码。具体例子可以参考 alink_dl_predictors/predictor-tf/src/test/resources/tf_dnn_batch.py。
但需要注意的是： akdl 库内的写法采用的是 TF1 或者 TF2 中 TF1 兼容模式的写法，因此可能不能满足您的需要，例如 TF2 动态图运行模式等等。（即使仅引入 akdl 包中的头文件，也可能导致运行不了一些纯 TF2 写法的代码。）这个时候就需要您另外书写代码了。

参数说明

| 名称 | 中文名称 | 描述 | 类型 | 是否必须？ | 取值范围 | 默认值 | | —- | —- | —- | —- | —- | —- | —- |

| userParams | 自定义参数 | 用户自定义参数，JSON 字典格式的字符串 | String | | | “{}” |

脚本路径说明

脚本路径可以是以下形式：

本地文件：file:// 加绝对路径，例如 file:///tmp/dnn.py；
Java 包中的资源文件：res:// 加路径，例如 res:///dnn.py；
http/https 文件：http:// 或 https:// 路径；
OSS 文件：oss:// 加路径和 Endpoint 和 access key 等信息，例如oss://bucket/xxx/xxx/xxx.py?host=xxx&access_key_id=xxx&access_key_secret=xxx；
HDFS 文件：hdfs:// 加路径；
代码示例
以下代码仅用于示意，可能需要修改部分代码或者配置环境后才能正常运行！
Python 代码
``` import json

source = RandomTableSourceBatchOp() \ .setNumRows(100) \ .setNumCols(10)

colNames = source.getColNames() source = source.select(“*, case when RAND() > 0.5 then 1. else 0. end as label”) label = “label”

userParams = { ‘featureCols’: json.dumps(colNames), ‘labelCol’: label, ‘batch_size’: 16, ‘num_epochs’: 1 }

tfTableModelTrainBatchOp = TFTableModelTrainBatchOp() \ .setUserFiles([“https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data-files/tf_dnn_train.py“]) \ .setMainScriptFile(“https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data-files/tf_dnn_train.py“) \ .setUserParams(json.dumps(userParams)) \ .linkFrom(source) tfTableModelTrainBatchOp.print()

### Java 代码

import com.alibaba.alink.common.utils.JsonConverter; import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator; import com.alibaba.alink.operator.batch.source.RandomTableSourceBatchOp; import com.alibaba.alink.operator.batch.tensorflow.TFTableModelTrainBatchOp; import org.junit.Test;

import java.util.HashMap; import java.util.Map;

public class TFTableModelTrainBatchOpTest {

@Test
public void testTFTableModelTrainBatchOp() throws Exception {
    BatchOperator<?> source = new RandomTableSourceBatchOp()
        .setNumRows(100L)
        .setNumCols(10);
    String[] colNames = source.getColNames();
    source = source.select("*, case when RAND() > 0.5 then 1. else 0. end as label");
    String label = "label";
    Map <String, Object> userParams = new HashMap <>();
    userParams.put("featureCols", JsonConverter.toJson(colNames));
    userParams.put("labelCol", label);
    userParams.put("batch_size", 16);
    userParams.put("num_epochs", 1);
    TFTableModelTrainBatchOp tfTableModelTrainBatchOp = new TFTableModelTrainBatchOp()
        .setUserFiles(new String[] {"https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data-files/tf_dnn_train.py"})
        .setMainScriptFile("https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data-files/tf_dnn_train.py")
        .setUserParams(JsonConverter.toJson(userParams))
        .linkFrom(source);
    tfTableModelTrainBatchOp.print();
}

}

```

TF表模型训练 (TFTableModelTrainBatchOp)