はじめに

scikit の kmeans は euclidean distance はサポートするけれど、cosine distance はサポートしないようです。そこで、cosine distanceをサポートするものを探したところ、tensorflow に含まれる kmeans で可能でした。
tensorflow のkmeans を試そうとしたところ、いくつかつまずいた点があったので、まとめてみました。
なお、この記事は、2018年4月1日に書いていますが、その後に問題点が解決されている可能性もあります。

環境

以下の環境を使っています。
Cent OS: 7.4.1708
Python: 3.6.4
tensorflow: r1.7

kmeans は、tf.contrib.factorization.KMeansClustering というクラスを使いました。

tensorflow で kmeans を使うまでに解決した点

Illegal instruction 問題

これは、kmeans ではなくて、tensorflow r1.6, 1.7 の問題です。

import tensorflow as tf

上記のコードを実行すると、illegal Instruction で停止します。
以下のリンクに記述されている問題のようです。
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17411
もっとも、簡単なワークアラウンドは、r1.5 を使用することのようです。
r1.6 から Intel の AVX 命令を使うようになり、それをサポートしていない CPU だと illegal instruction になるようです。
多分、コンパイラの問題なので、自分の環境でビルドすれば大丈夫かと思い、ビルドしなおしたところ、illegal instruction は出なくなりました。ビルドは以下のリンクを参考に行いました。
Installing TensorFlow from Sources

Dataset と input_fn について

KMeansClustering Class は Estimator Class の子 class になります。
Premade Estimator の使用方法は、Premade Estimators for ML Beginners に記述されています。
これに従うと、Estimator に供給するデータは、tf.data.Dataset class のオブジェクトとして渡すように説明されています。
一方で、Estimator の method に Dataset を渡す場合は、そのための関数 input_fn を定義して、それを method に渡す必要があります。直接、Dataset を渡すわけでないので、注意が必要です。

また、r1.7 の KMeansClustering のドキュメントには、使用例が書いてあって、そこでは、Dataset を使わない方法でデータを供給していました。試したところ、どちらの方法であっても、動作しました。

Dataset class のほうがよりハイレベルで、面倒な処理を隠蔽してくれるようなので、動作するのであれば、Dataset class を使ったほうがいいと思います。

以下のデータを読み込む input_fn を考えてみます。9x2 の行列です。

import numpy as np
data_x = np.array([100.0, 110.0, 120.0, 150.0, 155.0, 150.0, 178.0, 180.0, 900.0],
                  dtype = 'float32')
data_y = np.array([20.0, 25.0, 30.0, 48.0, 45.0, 50.0, 78.0, 75.0, 180.0],
                  dtype = 'float32')
raw_data = np.c_[data_x, data_y]

Dataset を使った場合のコード

tf.data.Dataset.from_tensor_slices() を使って、行列を Dataset に変換します。ここでの注意点は、Dataset ではなく、batch() という method を call して、データを Batch で取り出せるオブジェクトを使うことです。batch_size で指定した個数のデータを一回の処理で取り出すことができます。
また、input_fn の戻り値としては、Dataset ではなくて、batch でデータを取り出すための method を返します。

import tensorflow as tf
def input_fn():
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(raw_data).batch(batch_size=10)
    return dataset.make_one_shot_iterator().get_next()

実際には、Estimator の中では、以下のような操作をして、データを取り出すと推測されます。

sess = tf.Session()
get_next = dataset.make_one_shot_iterator().get_next()
data = sess.run(get_next)

KMeansClustering の method である train, score などが入力データを得るために、input_fn を引数として必要とします。ここで、必要となるのは、input_fn という関数のポインタです。そのため、kmeans.train(input_fn()) ではなくて、kmeans.train(input_fn) のように引数を指定します。
この例では、raw_data などは関数内に直接書き込んでいるので、input_fn 自身は引数を必要としませんが、input_fn(raw_data) のように、入力データなどを引数で渡したい場合があるかと思います。その場合、kmeans.train(input_fn(raw_data)) などとしてしまうと、関数ではなくて、Iterator が返ってしまうので注意が必要です。そういうケースでは、input_fn を関数ポインタを返すように書き換えるか、以下のように lambda で包んで、関数ポインタとなるようにします。

kmeans.train(lambda:input_fn(raw_data))

Dataset class には、batch 以外にも、 shuffle, repeat といったような method もあり、機械学習向けにデータ加工を行うことができます。

tf.convert_to_tensor を使った場合のコード

tf.convert_to_tensor を使うと、データをtensorflow の tensor 形式にしてくれます。KMeansClustering のドキュメント の Example で使われている方法です。

import tensorflow as tf
def input_fn():
    tensor =  tf.convert_to_tensor(raw_data, dtype=tf.float32)
    return tf.train.limit_epochs(tensor, num_epochs=1)

この場合も、tensor そのものを戻り値にするのではなく、tensor を取り出す method を指定します。tf.train.limit_epochs() は、データを取り出せる回数を num_epochs で指定します。この例では、一回取り出すことができれば十分なので、num_epochs は1にしています。一回の操作で tensor 全体が取り出されます。

tf.contrib.factorization.KMeansClustering とtf.contrib.learn.KMeansClustering

同じクラス名が二つあるので、紛らわしいです。Web 検索で見つかる記事によっては、tf.contrib.learn.KMeansClustering について書かれているものがあるので、それを見ながら tf.contrib.factorization.KMeansClustering を使おうとする混乱します。tf.contrib.learn.KMeansClustering は scikit-learn に含まれる kmeans と互換のようです。ただ、r1.7 のドキュメントによるとこのクラスは廃止になったとあります。

 テストコード

大部分は、tf.contrib.factorization.KMeansClustering の Example をそのまま使っています。

違いは以下のような部分です。
* Dataset でデータを Estimator に渡しています。
* COSINE_DISTANCE を使っています。
* use_mini_batch=False にしています。
use_mini_batch を True にすると、少しずつデータを読み込んで incremental に処理をするようなことがドキュメントに書いてありましたが、このテストではデータ数もすくないので、mini_batch は使っていません。

コードの動作としては、以下のようになっています。
* tf.contrib.factorization.KMeansClustering() で Estimator kmeans を初期化しています。
* kmeans.train() で学習をします。実際には、kmeans 法で、各 cluster の中心を計算します。
* kmeans.train() を N回実行することで、cluster の中心を再計算し、より誤差の少ない中心を求めています。kmeans.score() で各入力データと、最近傍の cluster 中心との距離の二乗誤差の合計を得ることができます。
* kmeans.train() には、steps, max_steps という再計算を複数行わせるための引数もあります。それを使う場合には、dataset の方で、batch_sizeを正しいデータ数に合わせると共に、step 数に合わせて十分な回数データを供給できるようします。具体的には、repeat method を使用して、step 数に合わせて、同じデータを繰り返すようにします。
* kmeans.predict_cluster_index() で入力データに対する cluster index を得ることができます。

#!/bin/env python
import tensorflow as tf
import numpy as np

# Test Data
data_x = np.array([100.0, 110.0, 120.0, 150.0, 155.0, 150.0, 178.0, 180.0, 900.0],
                  dtype = 'float32')
data_y = np.array([20.0, 25.0, 30.0, 48.0, 45.0, 50.0, 78.0, 75.0, 180.0],
                  dtype = 'float32')
raw_data = np.c_[data_x, data_y]

# Input function for Estimator
def input_fn():
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(raw_data).batch(batch_size=10)
    return dataset.make_one_shot_iterator().get_next()

#### main ####
num_clusters = 5
kmeans = tf.contrib.factorization.KMeansClustering(
    num_clusters=num_clusters,
    distance_metric=tf.contrib.factorization.KMeansClustering.COSINE_DISTANCE,
    use_mini_batch=False)

# train
num_iterations = 5
previous_centers = None
for i in range(num_iterations):
    print('iteration: ', i)
    kmeans.train(input_fn)
    cluster_centers = kmeans.cluster_centers()
    if previous_centers is not None:
        print('  delta:', cluster_centers - previous_centers)
    previous_centers = cluster_centers
    print('  score:', kmeans.score(input_fn))
print('Final cluster centers:', cluster_centers)
print()

# map the input points to their clusters
cluster_indices = list(kmeans.predict_cluster_index(input_fn))
for i, point in enumerate(raw_data):
  cluster_index = cluster_indices[i]
  center = cluster_centers[cluster_index]
  print('point:', point, 'is in cluster', cluster_index, 'centered at',center)
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