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Exemple de clustering de poids dans Keras

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Aperçu

Bienvenue dans l'exemple de bout en bout de clustering de poids , qui fait partie du kit d'outils d'optimisation de modèle TensorFlow.

Autres pages

Pour une introduction à ce qu'est le clustering de poids et pour déterminer si vous devez l'utiliser (y compris ce qui est pris en charge), consultez la page de présentation.

Pour trouver rapidement les API dont vous avez besoin pour votre cas d'utilisation (au-delà du clustering complet d'un modèle avec 16 clusters), consultez le guide complet .

Contenu

Dans le didacticiel, vous allez:

  1. Entraînez un modèle tf.keras pour l'ensemble de données MNIST à partir de zéro.
  2. Affinez le modèle en appliquant l'API de clustering de pondération et voyez la précision.
  3. Créez des modèles TF et TFLite 6x plus petits à partir du clustering.
  4. Créez un modèle TFLite 8x plus petit en combinant le regroupement de poids et la quantification post-entraînement.
  5. Voir la persistance de la précision de TF à TFLite.

Installer

Vous pouvez exécuter ce bloc-notes Jupyter dans votre virtualenv ou colab local . Pour plus de détails sur la configuration des dépendances, veuillez consulter le guide d'installation .

 pip install -q tensorflow-model-optimization
 import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

import numpy as np
import tempfile
import zipfile
import os
 

Former un modèle tf.keras pour MNIST sans clustering

 # Load MNIST dataset
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# Normalize the input image so that each pixel value is between 0 to 1.
train_images = train_images / 255.0
test_images  = test_images / 255.0

# Define the model architecture.
model = keras.Sequential([
    keras.layers.InputLayer(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Reshape(target_shape=(28, 28, 1)),
    keras.layers.Conv2D(filters=12, kernel_size=(3, 3), activation=tf.nn.relu),
    keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(10)
])

# Train the digit classification model
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(
    train_images,
    train_labels,
    validation_split=0.1,
    epochs=10
)
 
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz
11493376/11490434 [==============================] - 0s 0us/step
Epoch 1/10
1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.3352 - accuracy: 0.9039 - val_loss: 0.1543 - val_accuracy: 0.9575
Epoch 2/10
1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.1535 - accuracy: 0.9559 - val_loss: 0.0948 - val_accuracy: 0.9745
Epoch 3/10
1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.1003 - accuracy: 0.9715 - val_loss: 0.0750 - val_accuracy: 0.9788
Epoch 4/10
1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.0791 - accuracy: 0.9768 - val_loss: 0.0652 - val_accuracy: 0.9828
Epoch 5/10
1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.0669 - accuracy: 0.9803 - val_loss: 0.0663 - val_accuracy: 0.9807
Epoch 6/10
1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.0589 - accuracy: 0.9820 - val_loss: 0.0581 - val_accuracy: 0.9833
Epoch 7/10
1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.0528 - accuracy: 0.9840 - val_loss: 0.0584 - val_accuracy: 0.9832
Epoch 8/10
1688/1688 [==============================] - 8s 5ms/step - loss: 0.0479 - accuracy: 0.9854 - val_loss: 0.0560 - val_accuracy: 0.9838
Epoch 9/10
1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.0434 - accuracy: 0.9867 - val_loss: 0.0550 - val_accuracy: 0.9853
Epoch 10/10
1688/1688 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.0393 - accuracy: 0.9880 - val_loss: 0.0571 - val_accuracy: 0.9845

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7fd1a1e18668>

Évaluez le modèle de référence et enregistrez-le pour une utilisation ultérieure

 _, baseline_model_accuracy = model.evaluate(
    test_images, test_labels, verbose=0)

print('Baseline test accuracy:', baseline_model_accuracy)

_, keras_file = tempfile.mkstemp('.h5')
print('Saving model to: ', keras_file)
tf.keras.models.save_model(model, keras_file, include_optimizer=False)
 
Baseline test accuracy: 0.9805999994277954
Saving model to:  /tmp/tmpphs68ctq.h5

Affiner le modèle pré-entraîné avec le clustering

Appliquez l'API cluster_weights() à tout un modèle pré-entraîné pour démontrer son efficacité à réduire la taille du modèle après l'application de zip tout en conservant une précision décente. Pour savoir comment équilibrer au mieux la précision et le taux de compression pour votre cas d'utilisation, veuillez vous référer à l'exemple par couche dans le guide complet .

Définir le modèle et appliquer l'API de clustering

Avant de transmettre le modèle à l'API de clustering, assurez-vous qu'il est formé et montre une précision acceptable.

 import tensorflow_model_optimization as tfmot

cluster_weights = tfmot.clustering.keras.cluster_weights
CentroidInitialization = tfmot.clustering.keras.CentroidInitialization

clustering_params = {
  'number_of_clusters': 16,
  'cluster_centroids_init': CentroidInitialization.LINEAR
}

# Cluster a whole model
clustered_model = cluster_weights(model, **clustering_params)

# Use smaller learning rate for fine-tuning clustered model
opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-5)

clustered_model.compile(
  loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
  optimizer=opt,
  metrics=['accuracy'])

clustered_model.summary()
 
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
cluster_reshape (ClusterWeig (None, 28, 28, 1)         0         
_________________________________________________________________
cluster_conv2d (ClusterWeigh (None, 26, 26, 12)        136       
_________________________________________________________________
cluster_max_pooling2d (Clust (None, 13, 13, 12)        0         
_________________________________________________________________
cluster_flatten (ClusterWeig (None, 2028)              0         
_________________________________________________________________
cluster_dense (ClusterWeight (None, 10)                20306     
=================================================================
Total params: 20,442
Trainable params: 54
Non-trainable params: 20,388
_________________________________________________________________

Affinez le modèle et évaluez la précision par rapport à la ligne de base

Affinez le modèle avec le regroupement pour 1 époque.

 # Fine-tune model
clustered_model.fit(
  train_images,
  train_labels,
  batch_size=500,
  epochs=1,
  validation_split=0.1)
 
108/108 [==============================] - 2s 16ms/step - loss: 0.0535 - accuracy: 0.9821 - val_loss: 0.0692 - val_accuracy: 0.9803

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7fd18437ee10>

Pour cet exemple, il y a une perte minimale de précision du test après la mise en cluster, par rapport à la ligne de base.

 _, clustered_model_accuracy = clustered_model.evaluate(
  test_images, test_labels, verbose=0)

print('Baseline test accuracy:', baseline_model_accuracy)
print('Clustered test accuracy:', clustered_model_accuracy)
 
Baseline test accuracy: 0.9805999994277954
Clustered test accuracy: 0.9753000140190125

Créez des modèles 6x plus petits à partir du clustering

Le strip_clustering et l'application d'un algorithme de compression standard (par exemple via gzip) sont nécessaires pour voir les avantages de compression du clustering.

Tout d'abord, créez un modèle compressible pour TensorFlow. Ici, strip_clustering supprime toutes les variables (par exemple tf.Variable pour stocker les centroïdes de cluster et les indices) dont le clustering n'a besoin que pendant l'entraînement, ce qui, autrement, augmenterait la taille du modèle lors de l'inférence.

 final_model = tfmot.clustering.keras.strip_clustering(clustered_model)

_, clustered_keras_file = tempfile.mkstemp('.h5')
print('Saving clustered model to: ', clustered_keras_file)
tf.keras.models.save_model(final_model, clustered_keras_file, 
                           include_optimizer=False)
 
Saving clustered model to:  /tmp/tmpfnmtfvf8.h5

Ensuite, créez des modèles compressibles pour TFLite. Vous pouvez convertir le modèle en cluster dans un format exécutable sur votre backend ciblé. TensorFlow Lite est un exemple que vous pouvez utiliser pour déployer sur des appareils mobiles.

 clustered_tflite_file = '/tmp/clustered_mnist.tflite'
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(final_model)
tflite_clustered_model = converter.convert()
with open(clustered_tflite_file, 'wb') as f:
  f.write(tflite_clustered_model)
print('Saved clustered TFLite model to:', clustered_tflite_file)
 
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/training/tracking/tracking.py:111: Model.state_updates (from tensorflow.python.keras.engine.training) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
This property should not be used in TensorFlow 2.0, as updates are applied automatically.
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/training/tracking/tracking.py:111: Layer.updates (from tensorflow.python.keras.engine.base_layer) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
This property should not be used in TensorFlow 2.0, as updates are applied automatically.
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpe966h_56/assets
Saved clustered TFLite model to: /tmp/clustered_mnist.tflite

Définissez une fonction d'assistance pour compresser réellement les modèles via gzip et mesurer la taille zippée.

 def get_gzipped_model_size(file):
  # It returns the size of the gzipped model in bytes.
  import os
  import zipfile

  _, zipped_file = tempfile.mkstemp('.zip')
  with zipfile.ZipFile(zipped_file, 'w', compression=zipfile.ZIP_DEFLATED) as f:
    f.write(file)

  return os.path.getsize(zipped_file)
 

Comparez et voyez que les modèles sont 6 fois plus petits à partir du clustering

 print("Size of gzipped baseline Keras model: %.2f bytes" % (get_gzipped_model_size(keras_file)))
print("Size of gzipped clustered Keras model: %.2f bytes" % (get_gzipped_model_size(clustered_keras_file)))
print("Size of gzipped clustered TFlite model: %.2f bytes" % (get_gzipped_model_size(clustered_tflite_file)))
 
Size of gzipped baseline Keras model: 78076.00 bytes
Size of gzipped clustered Keras model: 13362.00 bytes
Size of gzipped clustered TFlite model: 12982.00 bytes

Créez un modèle TFLite 8x plus petit en combinant le regroupement de poids et la quantification post-entraînement

Vous pouvez appliquer la quantification post-formation au modèle en cluster pour des avantages supplémentaires.

 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(final_model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_quant_model = converter.convert()

_, quantized_and_clustered_tflite_file = tempfile.mkstemp('.tflite')

with open(quantized_and_clustered_tflite_file, 'wb') as f:
  f.write(tflite_quant_model)

print('Saved quantized and clustered TFLite model to:', quantized_and_clustered_tflite_file)
print("Size of gzipped baseline Keras model: %.2f bytes" % (get_gzipped_model_size(keras_file)))
print("Size of gzipped clustered and quantized TFlite model: %.2f bytes" % (get_gzipped_model_size(quantized_and_clustered_tflite_file)))
 
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpg0gw8r5x/assets

INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpg0gw8r5x/assets

Saved quantized and clustered TFLite model to: /tmp/tmp43crqft1.tflite
Size of gzipped baseline Keras model: 78076.00 bytes
Size of gzipped clustered and quantized TFlite model: 9830.00 bytes

Voir la persistance de la précision de TF à TFLite

Définissez une fonction d'assistance pour évaluer le modèle TFLite sur l'ensemble de données de test.

 def eval_model(interpreter):
  input_index = interpreter.get_input_details()[0]["index"]
  output_index = interpreter.get_output_details()[0]["index"]

  # Run predictions on every image in the "test" dataset.
  prediction_digits = []
  for i, test_image in enumerate(test_images):
    if i % 1000 == 0:
      print('Evaluated on {n} results so far.'.format(n=i))
    # Pre-processing: add batch dimension and convert to float32 to match with
    # the model's input data format.
    test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0).astype(np.float32)
    interpreter.set_tensor(input_index, test_image)

    # Run inference.
    interpreter.invoke()

    # Post-processing: remove batch dimension and find the digit with highest
    # probability.
    output = interpreter.tensor(output_index)
    digit = np.argmax(output()[0])
    prediction_digits.append(digit)

  print('\n')
  # Compare prediction results with ground truth labels to calculate accuracy.
  prediction_digits = np.array(prediction_digits)
  accuracy = (prediction_digits == test_labels).mean()
  return accuracy
 

Vous évaluez le modèle, qui a été mis en cluster et quantifié, puis voyez la précision de TensorFlow persiste dans le backend TFLite.

 interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_quant_model)
interpreter.allocate_tensors()

test_accuracy = eval_model(interpreter)

print('Clustered and quantized TFLite test_accuracy:', test_accuracy)
print('Clustered TF test accuracy:', clustered_model_accuracy)
 
Evaluated on 0 results so far.
Evaluated on 1000 results so far.
Evaluated on 2000 results so far.
Evaluated on 3000 results so far.
Evaluated on 4000 results so far.
Evaluated on 5000 results so far.
Evaluated on 6000 results so far.
Evaluated on 7000 results so far.
Evaluated on 8000 results so far.
Evaluated on 9000 results so far.


Clustered and quantized TFLite test_accuracy: 0.975
Clustered TF test accuracy: 0.9753000140190125

Conclusion

Dans ce didacticiel, vous avez vu comment créer des modèles en cluster avec l'API TensorFlow Model Optimization Toolkit. Plus précisément, vous avez parcouru un exemple de bout en bout pour créer un modèle 8x plus petit pour MNIST avec une différence de précision minimale. Nous vous encourageons à essayer cette nouvelle fonctionnalité, qui peut être particulièrement importante pour le déploiement dans des environnements à ressources limitées.