Настройте то, что происходит в Model.fit

Посмотреть на TensorFlow.org

Запустить в Google Colab

Посмотреть исходный код на GitHub

Скачать блокнот

Введение

Когда вы делаете контролируемое обучение, вы можете использовать fit() и все работает гладко.

Когда вам нужно написать свой собственный цикл обучения с нуля, вы можете использовать GradientTape и взять под контроль каждой детали.

Но что , если вам нужен алгоритм пользовательского обучения, но вы все еще хотите , чтобы извлечь выгоду из удобных особенностей fit() , например, обратных вызовов, встроенная поддержка распределения, или на этапе оплавления?

Принцип ядра Keras является прогрессивным раскрытием сложности. Вы всегда должны иметь возможность постепенно переходить к рабочим процессам более низкого уровня. Вы не должны падать с обрыва, если функциональность высокого уровня не совсем соответствует вашему варианту использования. Вы должны быть в состоянии получить больший контроль над мелкими деталями, сохраняя при этом соизмеримое количество удобства высокого уровня.

Если вам необходимо настроить то , что fit() делает, вы должны переопределить обучение ступенчатую функцию Model класса. Это функция , которая вызывается fit() для каждой партии данных. После этого вы сможете вызов fit() , как обычно , - и он будет запущен собственный алгоритм обучения.

Обратите внимание, что этот шаблон не мешает вам создавать модели с помощью функционального API. Вы можете сделать это ли вы строить Sequential модели, функциональные модели API или подклассы моделей.

Давайте посмотрим, как это работает.

Настраивать

Требуется TensorFlow 2.2 или более поздней версии.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

Первый простой пример

Начнем с простого примера:

• Мы создаем новый класс , который подкласс keras.Model .
• Мы просто переопределить метод train_step(self, data) .
• Мы возвращаем словарь, сопоставляющий имена метрик (включая потери) с их текущими значениями.

Входной аргумент data является то , что получает передается , чтобы соответствовать в качестве обучающих данных:

• Если передать Numpy массивы, позвонив по телефону fit(x, y, ...) , то data будут кортеж (x, y)
• Если вы передаете tf.data.Dataset , позвонив по телефону fit(dataset, ...) , то data будут что получает получены с помощью dataset в каждой партии.

В теле train_step метода, мы реализуем регулярное обновление обучения, подобное тому , что вы уже знакомы. Важно отметить, что мы вычислим потери через self.compiled_loss , который оборачивает функции потерь (а) (ов) , которые были переданы compile() .

Точно так же мы называем self.compiled_metrics.update_state(y, y_pred) для обновления состояния метрик , которые были переданы в compile() , и мы запрос результатов self.metrics в конце концов , чтобы получить их текущее значение.

class CustomModel(keras.Model):
    def train_step(self, data):
        # Unpack the data. Its structure depends on your model and
        # on what you pass to `fit()`.
        x, y = data

        with tf.GradientTape() as tape:
            y_pred = self(x, training=True)  # Forward pass
            # Compute the loss value
            # (the loss function is configured in `compile()`)
            loss = self.compiled_loss(y, y_pred, regularization_losses=self.losses)

        # Compute gradients
        trainable_vars = self.trainable_variables
        gradients = tape.gradient(loss, trainable_vars)
        # Update weights
        self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, trainable_vars))
        # Update metrics (includes the metric that tracks the loss)
        self.compiled_metrics.update_state(y, y_pred)
        # Return a dict mapping metric names to current value
        return {m.name: m.result() for m in self.metrics}

Давайте попробуем это:

import numpy as np

# Construct and compile an instance of CustomModel
inputs = keras.Input(shape=(32,))
outputs = keras.layers.Dense(1)(inputs)
model = CustomModel(inputs, outputs)
model.compile(optimizer="adam", loss="mse", metrics=["mae"])

# Just use `fit` as usual
x = np.random.random((1000, 32))
y = np.random.random((1000, 1))
model.fit(x, y, epochs=3)

Epoch 1/3
32/32 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.9909 - mae: 0.8601
Epoch 2/3
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.4363 - mae: 0.5345
Epoch 3/3
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2906 - mae: 0.4311
<keras.callbacks.History at 0x7f5ad1ca1090>

Переход на более низкий уровень

Естественно, вы можете просто пропустить пропускание функции потерь в compile() , и вместо того, чтобы делать все вручную в train_step . Аналогично для показателей.

Вот пример ниже уровня, который использует только compile() для настройки оптимизатора:

• Мы начнем с создания Metric экземпляров отслеживать наши потери и счет MAE.
• Мы реализуем пользовательские train_step() , который обновляет состояние этих показателей (по телефону update_state() на них), а затем запросить их ( с помощью result() ) , чтобы вернуть их текущее среднее значение, которое будет отображаться индикатор выполнения и быть перейти к любому обратному вызову.
• Обратите внимание , что мы должны были бы назвать reset_states() на наших метриках между каждой эпохой! В противном случае вызова result() будет возвращать в среднем с начала обучения, в то время как мы обычно работаем с средними за эпоху. К счастью, структура может сделать это для нас: просто перечислить любую метрику вы хотите сбросить в metrics свойстве модели. Модель будет вызывать reset_states() на любом объекте , перечисленные здесь , в начале каждого fit() эпохи или в начале вызова evaluate() .

loss_tracker = keras.metrics.Mean(name="loss")
mae_metric = keras.metrics.MeanAbsoluteError(name="mae")


class CustomModel(keras.Model):
    def train_step(self, data):
        x, y = data

        with tf.GradientTape() as tape:
            y_pred = self(x, training=True)  # Forward pass
            # Compute our own loss
            loss = keras.losses.mean_squared_error(y, y_pred)

        # Compute gradients
        trainable_vars = self.trainable_variables
        gradients = tape.gradient(loss, trainable_vars)

        # Update weights
        self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, trainable_vars))

        # Compute our own metrics
        loss_tracker.update_state(loss)
        mae_metric.update_state(y, y_pred)
        return {"loss": loss_tracker.result(), "mae": mae_metric.result()}

    @property
    def metrics(self):
        # We list our `Metric` objects here so that `reset_states()` can be
        # called automatically at the start of each epoch
        # or at the start of `evaluate()`.
        # If you don't implement this property, you have to call
        # `reset_states()` yourself at the time of your choosing.
        return [loss_tracker, mae_metric]


# Construct an instance of CustomModel
inputs = keras.Input(shape=(32,))
outputs = keras.layers.Dense(1)(inputs)
model = CustomModel(inputs, outputs)

# We don't passs a loss or metrics here.
model.compile(optimizer="adam")

# Just use `fit` as usual -- you can use callbacks, etc.
x = np.random.random((1000, 32))
y = np.random.random((1000, 1))
model.fit(x, y, epochs=5)

Epoch 1/5
32/32 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 1.5969 - mae: 1.1523
Epoch 2/5
32/32 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.7352 - mae: 0.7310
Epoch 3/5
32/32 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.3830 - mae: 0.4999
Epoch 4/5
32/32 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2809 - mae: 0.4215
Epoch 5/5
32/32 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2590 - mae: 0.4058
<keras.callbacks.History at 0x7f5ad1b62c50>

Поддержка sample_weight & class_weight

Вы могли заметить, что в нашем первом базовом примере не упоминалось взвешивание выборки. Если вы хотите поддержать fit() аргументы sample_weight и class_weight , вы бы просто сделать следующее:

• Распаковка sample_weight из data аргументов
• Передайте его compiled_loss и compiled_metrics (конечно, вы также можете просто применить его вручную , если вы не полагаться на compile() для потерь и метрик)
• Вот и все. Это список.

class CustomModel(keras.Model):
    def train_step(self, data):
        # Unpack the data. Its structure depends on your model and
        # on what you pass to `fit()`.
        if len(data) == 3:
            x, y, sample_weight = data
        else:
            sample_weight = None
            x, y = data

        with tf.GradientTape() as tape:
            y_pred = self(x, training=True)  # Forward pass
            # Compute the loss value.
            # The loss function is configured in `compile()`.
            loss = self.compiled_loss(
                y,
                y_pred,
                sample_weight=sample_weight,
                regularization_losses=self.losses,
            )

        # Compute gradients
        trainable_vars = self.trainable_variables
        gradients = tape.gradient(loss, trainable_vars)

        # Update weights
        self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, trainable_vars))

        # Update the metrics.
        # Metrics are configured in `compile()`.
        self.compiled_metrics.update_state(y, y_pred, sample_weight=sample_weight)

        # Return a dict mapping metric names to current value.
        # Note that it will include the loss (tracked in self.metrics).
        return {m.name: m.result() for m in self.metrics}


# Construct and compile an instance of CustomModel
inputs = keras.Input(shape=(32,))
outputs = keras.layers.Dense(1)(inputs)
model = CustomModel(inputs, outputs)
model.compile(optimizer="adam", loss="mse", metrics=["mae"])

# You can now use sample_weight argument
x = np.random.random((1000, 32))
y = np.random.random((1000, 1))
sw = np.random.random((1000, 1))
model.fit(x, y, sample_weight=sw, epochs=3)

Epoch 1/3
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1365 - mae: 0.4196
Epoch 2/3
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1285 - mae: 0.4068
Epoch 3/3
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1212 - mae: 0.3971
<keras.callbacks.History at 0x7f5ad1ba64d0>

Предоставление собственного шага оценки

Что делать , если вы хотите сделать то же самое для звонков model.evaluate() ? Тогда вы бы переопределить test_step точно таким же образом. Вот как это выглядит:

class CustomModel(keras.Model):
    def test_step(self, data):
        # Unpack the data
        x, y = data
        # Compute predictions
        y_pred = self(x, training=False)
        # Updates the metrics tracking the loss
        self.compiled_loss(y, y_pred, regularization_losses=self.losses)
        # Update the metrics.
        self.compiled_metrics.update_state(y, y_pred)
        # Return a dict mapping metric names to current value.
        # Note that it will include the loss (tracked in self.metrics).
        return {m.name: m.result() for m in self.metrics}


# Construct an instance of CustomModel
inputs = keras.Input(shape=(32,))
outputs = keras.layers.Dense(1)(inputs)
model = CustomModel(inputs, outputs)
model.compile(loss="mse", metrics=["mae"])

# Evaluate with our custom test_step
x = np.random.random((1000, 32))
y = np.random.random((1000, 1))
model.evaluate(x, y)

32/32 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 2.7584 - mae: 1.5920
[2.758362054824829, 1.59201979637146]

Подведение итогов: пример сквозной GAN

Давайте рассмотрим сквозной пример, который использует все, что вы только что узнали.

Давайте рассмотрим:

• Генераторная сеть, предназначенная для генерации изображений 28x28x1.
• Сеть дискриминатора предназначена для классификации изображений 28x28x1 на два класса («поддельные» и «настоящие»).
• Один оптимизатор для каждого.
• Функция потерь для обучения дискриминатора.

from tensorflow.keras import layers

# Create the discriminator
discriminator = keras.Sequential(
    [
        keras.Input(shape=(28, 28, 1)),
        layers.Conv2D(64, (3, 3), strides=(2, 2), padding="same"),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.Conv2D(128, (3, 3), strides=(2, 2), padding="same"),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.GlobalMaxPooling2D(),
        layers.Dense(1),
    ],
    name="discriminator",
)

# Create the generator
latent_dim = 128
generator = keras.Sequential(
    [
        keras.Input(shape=(latent_dim,)),
        # We want to generate 128 coefficients to reshape into a 7x7x128 map
        layers.Dense(7 * 7 * 128),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.Reshape((7, 7, 128)),
        layers.Conv2DTranspose(128, (4, 4), strides=(2, 2), padding="same"),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.Conv2DTranspose(128, (4, 4), strides=(2, 2), padding="same"),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.Conv2D(1, (7, 7), padding="same", activation="sigmoid"),
    ],
    name="generator",
)

Вот функционально полный класс ГАН, перекрывая compile() , чтобы использовать свою собственную подпись и реализует весь алгоритм ГАН в 17 строк в train_step :

class GAN(keras.Model):
    def __init__(self, discriminator, generator, latent_dim):
        super(GAN, self).__init__()
        self.discriminator = discriminator
        self.generator = generator
        self.latent_dim = latent_dim

    def compile(self, d_optimizer, g_optimizer, loss_fn):
        super(GAN, self).compile()
        self.d_optimizer = d_optimizer
        self.g_optimizer = g_optimizer
        self.loss_fn = loss_fn

    def train_step(self, real_images):
        if isinstance(real_images, tuple):
            real_images = real_images[0]
        # Sample random points in the latent space
        batch_size = tf.shape(real_images)[0]
        random_latent_vectors = tf.random.normal(shape=(batch_size, self.latent_dim))

        # Decode them to fake images
        generated_images = self.generator(random_latent_vectors)

        # Combine them with real images
        combined_images = tf.concat([generated_images, real_images], axis=0)

        # Assemble labels discriminating real from fake images
        labels = tf.concat(
            [tf.ones((batch_size, 1)), tf.zeros((batch_size, 1))], axis=0
        )
        # Add random noise to the labels - important trick!
        labels += 0.05 * tf.random.uniform(tf.shape(labels))

        # Train the discriminator
        with tf.GradientTape() as tape:
            predictions = self.discriminator(combined_images)
            d_loss = self.loss_fn(labels, predictions)
        grads = tape.gradient(d_loss, self.discriminator.trainable_weights)
        self.d_optimizer.apply_gradients(
            zip(grads, self.discriminator.trainable_weights)
        )

        # Sample random points in the latent space
        random_latent_vectors = tf.random.normal(shape=(batch_size, self.latent_dim))

        # Assemble labels that say "all real images"
        misleading_labels = tf.zeros((batch_size, 1))

        # Train the generator (note that we should *not* update the weights
        # of the discriminator)!
        with tf.GradientTape() as tape:
            predictions = self.discriminator(self.generator(random_latent_vectors))
            g_loss = self.loss_fn(misleading_labels, predictions)
        grads = tape.gradient(g_loss, self.generator.trainable_weights)
        self.g_optimizer.apply_gradients(zip(grads, self.generator.trainable_weights))
        return {"d_loss": d_loss, "g_loss": g_loss}

Давайте протестируем его:

# Prepare the dataset. We use both the training & test MNIST digits.
batch_size = 64
(x_train, _), (x_test, _) = keras.datasets.mnist.load_data()
all_digits = np.concatenate([x_train, x_test])
all_digits = all_digits.astype("float32") / 255.0
all_digits = np.reshape(all_digits, (-1, 28, 28, 1))
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(all_digits)
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(batch_size)

gan = GAN(discriminator=discriminator, generator=generator, latent_dim=latent_dim)
gan.compile(
    d_optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0003),
    g_optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0003),
    loss_fn=keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
)

# To limit the execution time, we only train on 100 batches. You can train on
# the entire dataset. You will need about 20 epochs to get nice results.
gan.fit(dataset.take(100), epochs=1)

100/100 [==============================] - 3s 11ms/step - d_loss: 0.4031 - g_loss: 0.9305
<keras.callbacks.History at 0x7f5ad1b37c50>

Идеи, лежащие в основе глубокого обучения, просты, так почему их реализация должна быть болезненной?