Écrire une boucle d'entraînement à partir de zéro

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

introduction

Keras offre une formation par défaut et des boucles d'évaluation, fit() et evaluate() . Leur utilisation est couvert dans le guide de formation et évaluation des méthodes intégrées .

Si vous souhaitez personnaliser l'algorithme d'apprentissage de votre modèle tout en exploitant la commodité d' fit() (par exemple, pour former un GAN en utilisant en fit() ), vous pouvez créer une sous Model de classe et mettre en œuvre votre propre train_step() méthode, est appelée à plusieurs reprises au cours de fit() . Ceci est couvert dans le guide Personnalisation de ce qui se passe en fit() .

Maintenant, si vous voulez un contrôle de très bas niveau sur l'entraînement et l'évaluation, vous devez écrire vos propres boucles d'entraînement et d'évaluation à partir de zéro. C'est l'objet de ce guide.

Utilisation de la GradientTape : un premier exemple de bout en bout

Appeler un modèle dans une GradientTape portée vous permet de récupérer les gradients des poids trainable de la couche par rapport à une valeur de perte. En utilisant une instance d'optimisation, vous pouvez utiliser ces gradients de mettre à jour ces variables (que vous pouvez récupérer à l' aide model.trainable_weights ).

Considérons un modèle 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)

Entraînons-le en utilisant un gradient mini-lot avec une boucle d'entraînement personnalisée.

Tout d'abord, nous aurons besoin d'un optimiseur, d'une fonction de perte et d'un ensemble de données :

# 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

Voici notre boucle d'entraînement :

  • Nous ouvrons une for boucle qui parcourt les époques
  • Pour chaque époque, nous ouvrons une for boucle qui itère sur l'ensemble de données, en lots
  • Pour chaque lot, nous ouvrons un GradientTape() portée
  • A l'intérieur de cette portée, nous appelons le modèle (forward pass) et calculons la perte
  • En dehors du périmètre, on récupère les gradients des poids du modèle par rapport à la perte
  • Enfin, nous utilisons l'optimiseur pour mettre à jour les poids du modèle en fonction des gradients
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

Traitement de bas niveau des métriques

Ajoutons la surveillance des métriques à cette boucle de base.

Vous pouvez facilement réutiliser les métriques intégrées (ou personnalisées que vous avez écrites) dans de telles boucles d'entraînement écrites à partir de zéro. Voici le flux :

  • Instancier la métrique au début de la boucle
  • Appelez metric.update_state() après chaque lot
  • Appelez metric.result() lorsque vous devez afficher la valeur actuelle de la métrique
  • Appelez metric.reset_states() lorsque vous devez effacer l'état de la métrique (généralement à la fin d'une époque)

Nous allons utiliser ces connaissances pour calculer SparseCategoricalAccuracy sur les données de validation à la fin de chaque époque:

# 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()

Voici notre boucle de formation et d'évaluation :

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

Excès de vitesse-votre étape de formation avec tf.function

Le moteur d' exécution par défaut dans tensorflow 2 est exécution avide . En tant que tel, notre boucle d'entraînement ci-dessus s'exécute avec impatience.

C'est très bien pour le débogage, mais la compilation de graphes a un avantage certain en termes de performances. Décrire votre calcul sous forme de graphique statique permet au framework d'appliquer des optimisations de performances globales. C'est impossible lorsque le framework est contraint d'exécuter avidement une opération après l'autre, sans aucune connaissance de ce qui va suivre.

Vous pouvez compiler dans un graphe statique n'importe quelle fonction qui prend des tenseurs en entrée. Il suffit d' ajouter un @tf.function décorateur sur elle, comme ceci:

@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

Faisons de même avec l'étape d'évaluation :

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

Maintenant, réexécutons notre boucle d'entraînement avec cette étape d'entraînement compilée :

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

Beaucoup plus rapide, n'est-ce pas ?

Traitement de bas niveau des pertes suivies par le modèle

Couches et modèles piste récursive les pertes créées au cours de la passe avant par couches appel self.add_loss(value) . La liste résultante des valeurs de perte scalaires sont disponibles via la propriété model.losses à la fin de la passe avant.

Si vous souhaitez utiliser ces composants de perte, vous devez les additionner et les ajouter à la perte principale de votre étape d'entraînement.

Considérez cette couche, qui crée une perte de régularisation d'activité :

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

Construisons un modèle très simple qui l'utilise :

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)

Voici à quoi devrait ressembler notre étape de formation maintenant :

@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

Sommaire

Vous savez maintenant tout ce qu'il y a à savoir sur l'utilisation des boucles d'entraînement intégrées et l'écriture des vôtres à partir de zéro.

Pour conclure, voici un exemple simple de bout en bout qui relie tout ce que vous avez appris dans ce guide : un DCGAN formé sur les chiffres MNIST.

Exemple de bout en bout : une boucle d'entraînement GAN à partir de zéro

Vous connaissez peut-être les réseaux d'adversaires génératifs (GAN). Les GAN peuvent générer de nouvelles images qui semblent presque réelles, en apprenant la distribution latente d'un ensemble de données d'entraînement d'images (l'"espace latent" des images).

Un GAN est composé de deux parties : un modèle « générateur » qui mappe des points dans l'espace latent à des points dans l'espace image, un modèle « discriminateur », un classificateur qui peut faire la différence entre des images réelles (à partir de l'ensemble de données d'apprentissage) et fausses images (la sortie du réseau de générateurs).

Une boucle d'entraînement GAN ressemble à ceci :

1) Former le discriminateur. - Échantillonner un lot de points aléatoires dans l'espace latent. - Transformer les points en fausses images via le modèle "générateur". - Obtenez un lot d'images réelles et combinez-les avec les images générées. - Entraîner le modèle « discriminateur » pour classer les images générées par rapport aux images réelles.

2) Former le générateur. - Échantillonner des points aléatoires dans l'espace latent. - Transformer les points en fausses images via le réseau "générateur". - Obtenez un lot d'images réelles et combinez-les avec les images générées. - Former le modèle "générateur" pour "tromper" le discriminateur et classer les fausses images comme réelles.

Pour une vue d' ensemble beaucoup plus détaillée de la façon dont GAN œuvres, voir apprentissage en profondeur avec Python .

Mettons en œuvre cette boucle d'entraînement. Tout d'abord, créez le discriminateur destiné à classer les chiffres faux par rapport aux chiffres réels :

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
_________________________________________________________________

Ensuite , nous allons créer un réseau de générateur, qui transforme des vecteurs latentes en sorties de forme (28, 28, 1) (représentant des chiffres 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",
)

Voici l'élément clé : la boucle d'entraînement. Comme vous pouvez le voir, c'est assez simple. La fonction d'étape d'entraînement ne prend que 17 lignes.

# 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

Formons notre GAN, en appelant à plusieurs reprises train_step sur des lots d'images.

Puisque notre discriminateur et générateur sont des convnets, vous allez vouloir exécuter ce code sur un 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

C'est ça! Vous obtiendrez de jolis faux chiffres MNIST après seulement environ 30 s d'entraînement sur le GPU Colab.