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现在知道还不算晚,输入示例自动生成代码,谷歌开源这项神器要火

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操作张量并非易事,因为它需要很多先决条件,例如跟踪多个维度,Dtype兼容性,数学正确性和张量形状等。当然最大的挑战还是从数百种可用选项中确定正确的TensorFlow操作。

 

 

假如不需要你进行对张量操纵进行编码,你只需要通过一个说明性的例子来演示,有个工具就能生成相应的代码,你会选择这个工具幺?如果会的话,谷歌的TensorFlow Coder(TF-Coder)可以帮你实现这一点。

 

 

TF-Coder是一个程序合成工具,可以帮助你编写TensorFlow代码,首先,这个工具需要输入所需张量变换的输入-输出示例。然后,它会运行一个组合搜索来查找执行转换的TensorFlow表达式。TF-Coder的输出是真实的TensorFlow代码,你可以直接将它用在你的项目中。

 

接着,我们再来详细介绍一下TF-Coder是如何帮助你编写TensorFlow代码。

 

在TensorFlow中的编程示例

 

假如你想将包含 M 个元素的向量(下例中指‘rows’)和包含 N 个元素的向量“想加”,生成一个包含所有成对和的 M x N 矩阵。你可以提供一个输入输出示例(如M=3和N=4),而不需要深入研究TensorFlow文档来找出如何做到这一点。

 

输入张量:

 

inputs = { 
 
'rows': [10, 20, 30], 
 
'cols': [1, 2, 3, 4], 
 
}

 

所提供的输入张量对应的期望输出张量:

 

output = [[11, 12, 13, 14], 
 
[21, 22, 23, 24], 
 
[31, 32, 33, 34]]

 

给定这些信息(默认情况下已经输入到TF-Coder Colab中),TF-Coder工具会在零点几秒内自动找到合适的TensorFlow代码:

 

tf.add(cols, tf.expand_dims(rows, 1))

 

上面的问题非常简单,只是通过示例来说明编程的思想。TF-Coder对于更难的问题也很有用。

 

TF-Coder帮助你找到要使用的正确函数

 

假设我们正在处理一个数学问题,比如商品的价格,数据集中范围很广,从$10以下到$1000以上。如果这些价格被直接用作特征,那幺你的模型可能会对训练数据中的特定价格过度拟合。

 

假如要处理这些问题,你可能需要使用bucketing将数字价格转换成类别特征。使用bucket边界 [10, 50, 100, 1000] 意味着低于10美元的价格应归入bucket 0,10美元至50美元的价格应归入bucket 1,依此类推。

 

选择bucket边界之后,如何使用TensorFlow将实际价格映射到bucket索引?诸如给定以下bucket边界和物品价格:

 

# Input tensors 
 
boundaries = [10, 50, 100, 1000] 
 
prices = [15, 3, 50, 90, 100, 1001]

 

计算每个项的bucket编号:

 

# Output tensor 
 
bucketed_prices = [1, 0, 2, 2, 3, 4]

 

尽管TensorFlow提供了各种bucketing操作,但要找出哪个特定的操作执行这种确切的bucketing可能比较棘手。由于TF-Coder可以通过行为识别数百个张量操作,你可以通过提供一个输入-输出示例来查找正确的操作:

 

# Input-output example 
 
inputs = { 
 
'boundaries': [10, 50, 100, 1000], 
 
'prices': [15, 3, 50, 90, 100, 1001], 
 
} 
 
output = [1, 0, 2, 2, 3, 4]

 

很快,TF-Coder就会输出如下解决方案:

 

tf.searchsorted(boundaries, prices, side='right')

 

TF-Coder通过聪明的方式结合函数

 

现在我们来考虑另一个问题:计算一个0-1的张量,它能识别输入张量每一行中的最大元素。

 

# Input tensor 
 
scores = [[0.7, 0.2, 0.1], 
 
[0.4, 0.5, 0.1], 
 
[0.4, 0.4, 0.2], 
 
[0.3, 0.4, 0.3], 
 
[0.0, 0.0, 1.0]] 
 
# Output tensor 
 
top_scores = [[1, 0, 0], 
 
[0, 1, 0], 
 
[1, 0, 0], 
 
[0, 1, 0], 
 
[0, 0, 1]]

 

注意,如果同一最大元素在一行中出现多次,比如在第三行scores中,那幺应该只标记第一个最大元素,以便top_scores的每行只有一个结果。

 

和上个问题不同的是,这里不存在可执行该计算的 TensorFlow 函数。在文档中搜索「max」,你可能找到 tf.reduce_max、tf.argmax 和 tf.maximum,但也不清楚到底该用哪一个?tf.reduce_max [0.7, 0.5, 0.4, 0.4, 1.0],tf.argmax 输出 [0, 1, 0, 1, 2],tf.maximum 不合适,因为它只能容纳两个参数。这些函数似乎都与该示例的期望输出关联不大。

 

对于此类问题,TF-Coder也可以快速解决。你可以把这个问题写成输入输出例子的形式

 

# Input-output example 
 
inputs = { 
 
'scores': [[0.7, 0.2, 0.1], 
 
[0.4, 0.5, 0.1], 
 
[0.4, 0.4, 0.2], 
 
[0.3, 0.4, 0.3], 
 
[0.0, 0.0, 1.0]], 
 
} 
 
output = [[1, 0, 0], 
 
[0, 1, 0], 
 
[1, 0, 0], 
 
[0, 1, 0], 
 
[0, 0, 1]]

 

TF-Coder结合使用tf.one_hot和tf.argmax,得出一个解决方案:

 

tf.cast(tf.one_hot(tf.argmax(scores, axis=1), 3), tf.int32)

 

通过对TensorFlow操作组合的详细搜索,TF-Coder经常会找到类似这样的优雅解决方案,这可能会简化并加速TensorFlow程序的开发。

 

 

关于TF-Coder的用法还有很多,这里就不一一列举了,相信你已经见识到他的强大了,最后附上TF-Coder相关地址:

 

Github地址:https://github.com/google-research/tensorflow-coder

 

Google Colab 试用地址:https://colab.research.google.com/github/google-research/tensorflow-coder/blob/master/TF-Coder_Colab.ipynb

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