基于Determined平台的Iris分类任务实战：TensorFlow Keras实现

基于Determined平台的Iris分类任务实战：TensorFlow Keras实现

determined Determined is an open-source machine learning platform that simplifies distributed training, hyperparameter tuning, experiment tracking, and resource management. Works with PyTorch and TensorFlow. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/determined

项目概述

本文将介绍如何使用Determined平台结合TensorFlow Keras框架解决经典的Iris鸢尾花分类问题。Iris数据集是机器学习领域的经典数据集，包含三种鸢尾花的四个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）及其对应的类别标签。

环境准备

在开始之前，需要确保已经正确安装Determined平台及其相关依赖。可以通过简单的导入测试来验证：

import determined as det

数据集介绍

Iris数据集包含以下特征：

• 萼片长度（sepal length）
• 萼片宽度（sepal width）
• 花瓣长度（petal length）
• 花瓣宽度（petal width）

目标是对三种鸢尾花进行分类：

• Iris Setosa
• Iris Versicolour
• Iris Virginica

项目结构分析

典型的Determined项目包含以下几个核心文件：

1. data.py - 数据加载器实现
2. model_def.py - 模型定义文件
3. __init__.py - 项目入口文件
4. 配置文件（如const.yaml, adaptive.yaml）

数据加载器(data.py)

data.py文件实现了Determined的数据加载器接口，主要包含make_data_loaders函数，负责创建训练和验证数据集的数据加载器。该文件定义了如何从CSV文件加载数据并进行预处理。

模型定义(model_def.py)

model_def.py实现了Determined的TFKerasTrial接口，包含以下关键组件：

1. 模型架构定义
2. 优化器配置
3. 训练过程实现
4. 评估指标定义

典型的模型架构可能包含：

• 输入层（4个特征）
• 若干隐藏层
• 输出层（3个类别，使用softmax激活）

配置文件

Determined支持两种类型的实验配置：

1. 固定参数实验(const.yaml) - 使用固定的超参数进行训练

   • 指定学习率、批量大小等固定值
   • 适合快速验证模型基本性能

2. 自适应参数实验(adaptive.yaml) - 使用Determined的智能搜索算法自动调参

   • 定义超参数搜索范围
   • 使用adaptive_simple等搜索策略
   • 适合寻找最优模型配置

实验执行

固定参数实验

执行固定参数实验的命令如下：

det -m <master IP> experiment create const.yaml .

这种实验方式适合：

• 快速验证模型可行性
• 基准测试
• 教学演示目的

自适应参数实验

执行自适应参数实验的命令如下：

det -m <master IP> experiment create adaptive.yaml .

自适应实验的优势：

• 自动寻找最优超参数组合
• 提高模型准确率
• 节省手动调参时间

结果分析

在实验完成后，可以通过Determined的Web界面查看：

1. 训练过程中的准确率变化曲线
2. 验证集上的性能表现
3. 最佳模型的超参数配置
4. 模型在测试集上的最终准确率

典型的结果表现：

• 固定参数实验：约90%准确率
• 自适应参数实验：可达100%准确率

模型部署

训练完成后，可以：

1. 下载最佳模型检查点
2. 使用TensorFlow Keras的模型加载API加载模型
3. 进行批量预测或实时推理

from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model('checkpoint_path')
predictions = model.predict(new_data)

最佳实践建议

1. 数据预处理：确保对输入特征进行适当的标准化
2. 模型监控：密切关注训练过程中的损失和准确率曲线
3. 超参数范围：为自适应实验设置合理的搜索范围
4. 早停机制：配置适当的早停条件以避免过拟合
5. 模型解释：考虑使用SHAP或LIME等工具解释模型决策

总结

通过Determined平台实现Iris分类任务展示了：

• 如何构建端到端的机器学习工作流
• 固定参数与自适应参数实验的对比
• Determined平台简化分布式训练和超参数调优的能力
• TensorFlow Keras与Determined的无缝集成

这个示例虽然简单，但包含了机器学习项目的主要组件，可以作为更复杂项目的基础模板。

determined Determined is an open-source machine learning platform that simplifies distributed training, hyperparameter tuning, experiment tracking, and resource management. Works with PyTorch and TensorFlow. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/determined