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Escribir un ciclo de entrenamiento desde cero

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Configuración

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np

Introducción

Keras proporciona formación defecto y bucles de evaluación, fit() y evaluate() . Su uso está cubierto en la guía de entrenamiento y evaluación con los métodos incorporados .

Si desea personalizar el algoritmo de aprendizaje de su modelo al mismo tiempo aprovechar la comodidad de fit() (por ejemplo, para entrenar a un GAN usando fit() ), puede subclase el Model de clase y poner en práctica su propio train_step() método, que se llama repetidamente durante fit() . Esto se explica en la guía Personalización de lo que sucede en el fit() .

Ahora, si desea un control de muy bajo nivel sobre el entrenamiento y la evaluación, debe escribir sus propios bucles de entrenamiento y evaluación desde cero. De esto trata esta guía.

Uso de la GradientTape : un primer ejemplo de extremo a extremo

Llamar a un modelo dentro de un GradientTape alcance le permite recuperar los gradientes de los pesos entrenables de la capa con respecto a un valor de pérdida. El uso de una instancia optimizador, puede utilizar estos gradientes de actualizar estas variables (que se puede recuperar usando model.trainable_weights ).

Consideremos un modelo MNIST simple:

inputs = keras.Input(shape=(784,), name="digits")
x1 = layers.Dense(64, activation="relu")(inputs)
x2 = layers.Dense(64, activation="relu")(x1)
outputs = layers.Dense(10, name="predictions")(x2)
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

Entrenémoslo usando un gradiente de mini lotes con un ciclo de entrenamiento personalizado.

Primero, vamos a necesitar un optimizador, una función de pérdida y un conjunto de datos:

# Instantiate an optimizer.
optimizer = keras.optimizers.SGD(learning_rate=1e-3)
# Instantiate a loss function.
loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

# Prepare the training dataset.
batch_size = 64
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = np.reshape(x_train, (-1, 784))
x_test = np.reshape(x_test, (-1, 784))

# Reserve 10,000 samples for validation.
x_val = x_train[-10000:]
y_val = y_train[-10000:]
x_train = x_train[:-10000]
y_train = y_train[:-10000]

# Prepare the training dataset.
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(batch_size)

# Prepare the validation dataset.
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))
val_dataset = val_dataset.batch(batch_size)
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz
11493376/11490434 [==============================] - 1s 0us/step
11501568/11490434 [==============================] - 1s 0us/step

Aquí está nuestro ciclo de entrenamiento:

  • Abrimos una for bucle que itera sobre épocas
  • Para cada época, abrimos una for bucle que itera sobre el conjunto de datos, en lotes
  • Para cada lote, abrimos un GradientTape() alcance
  • Dentro de este alcance, llamamos al modelo (paso hacia adelante) y calculamos la pérdida
  • Fuera del alcance, recuperamos los gradientes de los pesos del modelo con respecto a la pérdida
  • Finalmente, usamos el optimizador para actualizar los pesos del modelo en función de los gradientes.
epochs = 2
for epoch in range(epochs):
    print("\nStart of epoch %d" % (epoch,))

    # Iterate over the batches of the dataset.
    for step, (x_batch_train, y_batch_train) in enumerate(train_dataset):

        # Open a GradientTape to record the operations run
        # during the forward pass, which enables auto-differentiation.
        with tf.GradientTape() as tape:

            # Run the forward pass of the layer.
            # The operations that the layer applies
            # to its inputs are going to be recorded
            # on the GradientTape.
            logits = model(x_batch_train, training=True)  # Logits for this minibatch

            # Compute the loss value for this minibatch.
            loss_value = loss_fn(y_batch_train, logits)

        # Use the gradient tape to automatically retrieve
        # the gradients of the trainable variables with respect to the loss.
        grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_weights)

        # Run one step of gradient descent by updating
        # the value of the variables to minimize the loss.
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))

        # Log every 200 batches.
        if step % 200 == 0:
            print(
                "Training loss (for one batch) at step %d: %.4f"
                % (step, float(loss_value))
            )
            print("Seen so far: %s samples" % ((step + 1) * batch_size))
Start of epoch 0
Training loss (for one batch) at step 0: 68.7478
Seen so far: 64 samples
Training loss (for one batch) at step 200: 1.9448
Seen so far: 12864 samples
Training loss (for one batch) at step 400: 1.1859
Seen so far: 25664 samples
Training loss (for one batch) at step 600: 0.6914
Seen so far: 38464 samples

Start of epoch 1
Training loss (for one batch) at step 0: 0.9113
Seen so far: 64 samples
Training loss (for one batch) at step 200: 0.9550
Seen so far: 12864 samples
Training loss (for one batch) at step 400: 0.5139
Seen so far: 25664 samples
Training loss (for one batch) at step 600: 0.7227
Seen so far: 38464 samples

Manejo de métricas de bajo nivel

Agreguemos monitoreo de métricas a este ciclo básico.

Puede reutilizar fácilmente las métricas integradas (o las personalizadas que escribió) en esos bucles de entrenamiento escritos desde cero. Aquí está el flujo:

  • Crea una instancia de la métrica al comienzo del bucle.
  • Llame metric.update_state() después de cada lote
  • Llamar metric.result() cuando se necesita para visualizar el valor actual de la métrica
  • Llamar metric.reset_states() cuando se necesita para borrar el estado de la métrica (por lo general al final de una época)

Vamos a usar este conocimiento para calcular SparseCategoricalAccuracy en los datos de validación al final de cada época:

# Get model
inputs = keras.Input(shape=(784,), name="digits")
x = layers.Dense(64, activation="relu", name="dense_1")(inputs)
x = layers.Dense(64, activation="relu", name="dense_2")(x)
outputs = layers.Dense(10, name="predictions")(x)
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# Instantiate an optimizer to train the model.
optimizer = keras.optimizers.SGD(learning_rate=1e-3)
# Instantiate a loss function.
loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

# Prepare the metrics.
train_acc_metric = keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()
val_acc_metric = keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()

Aquí está nuestro ciclo de capacitación y evaluación:

import time

epochs = 2
for epoch in range(epochs):
    print("\nStart of epoch %d" % (epoch,))
    start_time = time.time()

    # Iterate over the batches of the dataset.
    for step, (x_batch_train, y_batch_train) in enumerate(train_dataset):
        with tf.GradientTape() as tape:
            logits = model(x_batch_train, training=True)
            loss_value = loss_fn(y_batch_train, logits)
        grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_weights)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))

        # Update training metric.
        train_acc_metric.update_state(y_batch_train, logits)

        # Log every 200 batches.
        if step % 200 == 0:
            print(
                "Training loss (for one batch) at step %d: %.4f"
                % (step, float(loss_value))
            )
            print("Seen so far: %d samples" % ((step + 1) * batch_size))

    # Display metrics at the end of each epoch.
    train_acc = train_acc_metric.result()
    print("Training acc over epoch: %.4f" % (float(train_acc),))

    # Reset training metrics at the end of each epoch
    train_acc_metric.reset_states()

    # Run a validation loop at the end of each epoch.
    for x_batch_val, y_batch_val in val_dataset:
        val_logits = model(x_batch_val, training=False)
        # Update val metrics
        val_acc_metric.update_state(y_batch_val, val_logits)
    val_acc = val_acc_metric.result()
    val_acc_metric.reset_states()
    print("Validation acc: %.4f" % (float(val_acc),))
    print("Time taken: %.2fs" % (time.time() - start_time))
Start of epoch 0
Training loss (for one batch) at step 0: 88.9958
Seen so far: 64 samples
Training loss (for one batch) at step 200: 2.2214
Seen so far: 12864 samples
Training loss (for one batch) at step 400: 1.3083
Seen so far: 25664 samples
Training loss (for one batch) at step 600: 0.8282
Seen so far: 38464 samples
Training acc over epoch: 0.7406
Validation acc: 0.8201
Time taken: 6.31s

Start of epoch 1
Training loss (for one batch) at step 0: 0.3276
Seen so far: 64 samples
Training loss (for one batch) at step 200: 0.4819
Seen so far: 12864 samples
Training loss (for one batch) at step 400: 0.5971
Seen so far: 25664 samples
Training loss (for one batch) at step 600: 0.5862
Seen so far: 38464 samples
Training acc over epoch: 0.8474
Validation acc: 0.8676
Time taken: 5.98s

El exceso de velocidad en marcha su paso de la formación con tf.function

El tiempo de ejecución predeterminado en TensorFlow 2 es la ejecución ansiosos . Como tal, nuestro ciclo de entrenamiento anterior se ejecuta con entusiasmo.

Esto es excelente para la depuración, pero la compilación de gráficos tiene una clara ventaja de rendimiento. Describir su cálculo como un gráfico estático permite que el marco aplique optimizaciones de rendimiento global. Esto es imposible cuando el marco está obligado a ejecutar con avidez una operación tras otra, sin conocimiento de lo que viene a continuación.

Puede compilar en un gráfico estático cualquier función que tome tensores como entrada. Sólo tiene que añadir un @tf.function decorador en él, como este:

@tf.function
def train_step(x, y):
    with tf.GradientTape() as tape:
        logits = model(x, training=True)
        loss_value = loss_fn(y, logits)
    grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_weights)
    optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))
    train_acc_metric.update_state(y, logits)
    return loss_value

Hagamos lo mismo con el paso de evaluación:

@tf.function
def test_step(x, y):
    val_logits = model(x, training=False)
    val_acc_metric.update_state(y, val_logits)

Ahora, volvamos a ejecutar nuestro ciclo de entrenamiento con este paso de entrenamiento compilado:

import time

epochs = 2
for epoch in range(epochs):
    print("\nStart of epoch %d" % (epoch,))
    start_time = time.time()

    # Iterate over the batches of the dataset.
    for step, (x_batch_train, y_batch_train) in enumerate(train_dataset):
        loss_value = train_step(x_batch_train, y_batch_train)

        # Log every 200 batches.
        if step % 200 == 0:
            print(
                "Training loss (for one batch) at step %d: %.4f"
                % (step, float(loss_value))
            )
            print("Seen so far: %d samples" % ((step + 1) * batch_size))

    # Display metrics at the end of each epoch.
    train_acc = train_acc_metric.result()
    print("Training acc over epoch: %.4f" % (float(train_acc),))

    # Reset training metrics at the end of each epoch
    train_acc_metric.reset_states()

    # Run a validation loop at the end of each epoch.
    for x_batch_val, y_batch_val in val_dataset:
        test_step(x_batch_val, y_batch_val)

    val_acc = val_acc_metric.result()
    val_acc_metric.reset_states()
    print("Validation acc: %.4f" % (float(val_acc),))
    print("Time taken: %.2fs" % (time.time() - start_time))
Start of epoch 0
Training loss (for one batch) at step 0: 0.7921
Seen so far: 64 samples
Training loss (for one batch) at step 200: 0.7755
Seen so far: 12864 samples
Training loss (for one batch) at step 400: 0.1564
Seen so far: 25664 samples
Training loss (for one batch) at step 600: 0.3181
Seen so far: 38464 samples
Training acc over epoch: 0.8788
Validation acc: 0.8866
Time taken: 1.59s

Start of epoch 1
Training loss (for one batch) at step 0: 0.5222
Seen so far: 64 samples
Training loss (for one batch) at step 200: 0.4574
Seen so far: 12864 samples
Training loss (for one batch) at step 400: 0.4035
Seen so far: 25664 samples
Training loss (for one batch) at step 600: 0.7561
Seen so far: 38464 samples
Training acc over epoch: 0.8959
Validation acc: 0.9028
Time taken: 1.27s

Mucho más rápido, ¿no?

Manejo de bajo nivel de pérdidas rastreadas por el modelo

Capas y realizar un seguimiento de los modelos de forma recursiva las pérdidas creadas durante el pase hacia adelante por capas esa llamada self.add_loss(value) . La lista resultante de los valores de pérdida escalares están disponibles a través de la propiedad model.losses al final de la pasada hacia adelante.

Si desea utilizar estos componentes de pérdida, debe sumarlos y agregarlos a la pérdida principal en su paso de entrenamiento.

Considere esta capa, que crea una pérdida de regularización de actividad:

class ActivityRegularizationLayer(layers.Layer):
    def call(self, inputs):
        self.add_loss(1e-2 * tf.reduce_sum(inputs))
        return inputs

Construyamos un modelo realmente simple que lo use:

inputs = keras.Input(shape=(784,), name="digits")
x = layers.Dense(64, activation="relu")(inputs)
# Insert activity regularization as a layer
x = ActivityRegularizationLayer()(x)
x = layers.Dense(64, activation="relu")(x)
outputs = layers.Dense(10, name="predictions")(x)

model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

Así es como debería verse nuestro paso de entrenamiento ahora:

@tf.function
def train_step(x, y):
    with tf.GradientTape() as tape:
        logits = model(x, training=True)
        loss_value = loss_fn(y, logits)
        # Add any extra losses created during the forward pass.
        loss_value += sum(model.losses)
    grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_weights)
    optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))
    train_acc_metric.update_state(y, logits)
    return loss_value

Resumen

Ahora ya sabe todo lo que hay que saber sobre el uso de bucles de entrenamiento integrados y la creación de los suyos propios desde cero.

Para concluir, aquí hay un ejemplo simple de extremo a extremo que une todo lo que ha aprendido en esta guía: un DCGAN entrenado en dígitos MNIST.

Ejemplo de extremo a extremo: un ciclo de entrenamiento GAN desde cero

Es posible que esté familiarizado con las redes adversarias generativas (GAN). Las GAN pueden generar nuevas imágenes que parecen casi reales, aprendiendo la distribución latente de un conjunto de datos de entrenamiento de imágenes (el "espacio latente" de las imágenes).

Una GAN consta de dos partes: un modelo "generador" que asigna puntos en el espacio latente a puntos en el espacio de la imagen, un modelo "discriminador", un clasificador que puede diferenciar entre imágenes reales (del conjunto de datos de entrenamiento) y falsas imágenes (la salida de la red del generador).

Un ciclo de entrenamiento GAN se ve así:

1) Entrenar al discriminador. - Muestra un lote de puntos aleatorios en el espacio latente. - Convierta los puntos en imágenes falsas a través del modelo "generador". - Obtener un lote de imágenes reales y combinarlas con las imágenes generadas. - Entrenar el modelo "discriminador" para clasificar imágenes generadas vs. reales.

2) Entrenar al generador. - Muestrear puntos aleatorios en el espacio latente. - Convierta los puntos en imágenes falsas a través de la red "generadora". - Obtener un lote de imágenes reales y combinarlas con las imágenes generadas. - Entrenar al modelo "generador" para "engañar" al discriminador y clasificar las imágenes falsas como reales.

Para una descripción más detallada de cómo funciona GAN, consulte profundo aprender con Python .

Implementemos este ciclo de entrenamiento. Primero, cree el discriminador destinado a clasificar los dígitos falsos frente a los reales:

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",
)
discriminator.summary()
Model: "discriminator"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d (Conv2D)              (None, 14, 14, 64)        640       
_________________________________________________________________
leaky_re_lu (LeakyReLU)      (None, 14, 14, 64)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D)            (None, 7, 7, 128)         73856     
_________________________________________________________________
leaky_re_lu_1 (LeakyReLU)    (None, 7, 7, 128)         0         
_________________________________________________________________
global_max_pooling2d (Global (None, 128)               0         
_________________________________________________________________
dense_4 (Dense)              (None, 1)                 129       
=================================================================
Total params: 74,625
Trainable params: 74,625
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Entonces vamos a crear una red de generador, que convierte vectores latentes en salidas de forma (28, 28, 1) (que representa dígitos MNIST):

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",
)

Aquí está la parte clave: el ciclo de entrenamiento. Como puedes ver, es bastante sencillo. La función de paso de entrenamiento solo ocupa 17 líneas.

# Instantiate one optimizer for the discriminator and another for the generator.
d_optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0003)
g_optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0004)

# Instantiate a loss function.
loss_fn = keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)


@tf.function
def train_step(real_images):
    # Sample random points in the latent space
    random_latent_vectors = tf.random.normal(shape=(batch_size, latent_dim))
    # Decode them to fake images
    generated_images = 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((real_images.shape[0], 1))], axis=0
    )
    # Add random noise to the labels - important trick!
    labels += 0.05 * tf.random.uniform(labels.shape)

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

    # Sample random points in the latent space
    random_latent_vectors = tf.random.normal(shape=(batch_size, 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 = discriminator(generator(random_latent_vectors))
        g_loss = loss_fn(misleading_labels, predictions)
    grads = tape.gradient(g_loss, generator.trainable_weights)
    g_optimizer.apply_gradients(zip(grads, generator.trainable_weights))
    return d_loss, g_loss, generated_images

Vamos a entrenar a nuestros GAN, llamando repetidamente train_step en lotes de imágenes.

Dado que nuestro discriminador y generador son convnets, querrá ejecutar este código en una GPU.

import os

# 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)

epochs = 1  # In practice you need at least 20 epochs to generate nice digits.
save_dir = "./"

for epoch in range(epochs):
    print("\nStart epoch", epoch)

    for step, real_images in enumerate(dataset):
        # Train the discriminator & generator on one batch of real images.
        d_loss, g_loss, generated_images = train_step(real_images)

        # Logging.
        if step % 200 == 0:
            # Print metrics
            print("discriminator loss at step %d: %.2f" % (step, d_loss))
            print("adversarial loss at step %d: %.2f" % (step, g_loss))

            # Save one generated image
            img = tf.keras.preprocessing.image.array_to_img(
                generated_images[0] * 255.0, scale=False
            )
            img.save(os.path.join(save_dir, "generated_img" + str(step) + ".png"))

        # To limit execution time we stop after 10 steps.
        # Remove the lines below to actually train the model!
        if step > 10:
            break
Start epoch 0
discriminator loss at step 0: 0.69
adversarial loss at step 0: 0.69

¡Eso es! Obtendrá dígitos MNIST falsos atractivos después de solo ~ 30 segundos de entrenamiento en la GPU Colab.