Как сохранить нейросеть после обучения

Русские Блоги

pytorch (4): сохранение и извлечение нейронных сетей

После обучения нейронной сети, как сохранить его, как извлечь его после сохранения?

Как показано на следующем рисунке, net1 является обученной нейронной сетью, и ее можно сохранить двумя способами: 1. Сохранить всю обученную нейронную сеть, 2. Сохранить окончательные параметры нейронной сети.

Net2 сохраняется в соответствии с первым методом. net2 сохраняется по второму пути

Примечание. Помещение plt.show () в конце покажет три изображения, соединенных вместе. Если plt.show () добавляется после каждой определенной функции, три изображения отображаются отдельно и не могут быть связаны в целом.

Интеллектуальная рекомендация

Реализация JavaScript Hashtable

причина Недавно я смотрю на «Структуру данных и алгоритм — JavaScript», затем перейдите в NPMJS.ORG для поиска, я хочу найти подходящую ссылку на библиотеку и записывать его, я могу исполь.

MySQL общие операции

jdbc Транзакция: транзакция, truncate SQL заявление Transaction 100 000 хранимая процедура mysql msyql> -определить новый терминатор,Пробелов нет mysql>delimiter // mysql> -создание хранимой .

Используйте Ansible для установки и развертывания TiDB

жизненный опыт TiDB — это распределенная база данных. Настраивать и устанавливать службы на нескольких узлах по отдельности довольно сложно. Чтобы упростить работу и облегчить управление, рекомендуетс.

Последняя версия в 2019 году: использование nvm под Windows для переключения между несколькими версиями Node.js.

С использованием различных интерфейсных сред вы можете переключаться между разными версиями в любое время для разработки. Например, развитие 2018 года основано наNode.js 7x версия разработана. Тебе эт.

Шаблон проектирования — Создать тип — Заводской шаблон

Заводская модель фабрикиPattern Решать проблему: Решен вопрос, какой интерфейс использовать принципСоздайте интерфейс объекта, класс фабрики которого реализуется его подклассом, чтобы процесс создания.

Использование обученной модели нейронной сети

Вопросы такие:
Как использовать обученную Tensorflow RNN в GoogleCoLab на локальной машине?
Нужно скачать с CoLab файл с весами или какой-то другой, или их все?
И потом как использовать?
Разместить в корне, и можно ли импортить необходимые методы?
Или нужно сохранить модель в формат .h5 и после использовать?

Например создать простой prosto.py в котором:

• t = input()

И как в таком случае подать t в обученную модель?
Нужен ли для этого исходник модели?

Transfer Learning: как быстро обучить нейросеть на своих данных

Машинное обучение становится доступнее, появляется больше возможностей применять эту технологию, используя «готовые компоненты». Например, Transfer Learning позволяет использовать накопленный при решении одной задачи опыт для решения другой, аналогичной проблемы. Нейросеть сначала обучается на большом объеме данных, затем — на целевом наборе.

В этой статье я расскажу, как использовать метод Transfer Learning на примере распознавания изображений с едой. Про другие инструменты машинного обучения я расскажу на воркшопе «Machine Learning и нейросети для разработчиков».

Если перед нами встает задача распознавания изображений, можно воспользоваться готовым сервисом. Однако, если нужно обучить модель на собственном наборе данных, то придется делать это самостоятельно.

Для таких типовых задач, как классификация изображений, можно воспользоваться готовой архитектурой (AlexNet, VGG, Inception, ResNet и т.д.) и обучить нейросеть на своих данных. Реализации таких сетей с помощью различных фреймворков уже существуют, так что на данном этапе можно использовать одну из них как черный ящик, не вникая глубоко в принцип её работы.

Однако, глубокие нейронные сети требовательны к большим объемам данных для сходимости обучения. И зачастую в нашей частной задаче недостаточно данных для того, чтобы хорошо натренировать все слои нейросети. Transfer Learning решает эту проблему.

Transfer Learning для классификации изображений

Нейронные сети, которые используются для классификации, как правило, содержат N выходных нейронов в последнем слое, где N — это количество классов. Такой выходной вектор трактуется как набор вероятностей принадлежности к классу. В нашей задаче распознавания изображений еды количество классов может отличаться от того, которое было в исходном датасете. В таком случае нам придётся полностью выкинуть этот последний слой и поставить новый, с нужным количеством выходных нейронов

Зачастую в конце классификационных сетей используется полносвязный слой. Так как мы заменили этот слой, использовать предобученные веса для него уже не получится. Придется тренировать его с нуля, инициализировав его веса случайными значениями. Веса для всех остальных слоев мы загружаем из предобученного снэпшота.

Существуют различные стратегии дообучения модели. Мы воспользуемся следующей: будем тренировать всю сеть из конца в конец (end-to-end), а предобученные веса не будем фиксировать, чтобы дать им немного скорректироваться и подстроиться под наши данные. Такой процесс называется тонкой настройкой (fine-tuning).

Структурные компоненты

Для решения задачи нам понадобятся следующие компоненты:

1. Описание модели нейросети
2. Пайплайн обучения
3. Инференс пайплайн
4. Предобученные веса для этой модели
5. Данные для обучения и валидации

В нашем примере компоненты (1), (2) и (3) я буду брать из собственного репозитория, который содержит максимально легковесный код — при желании с ним можно легко разобраться. Наш пример будет реализован на популярном фреймворке TensorFlow. Предобученные веса (4), подходящие под выбранный фреймворк, можно найти, если они соответствуют одной из классических архитектур. В качестве датасета (5) для демонстрации я возьму Food-101.

Модель

В качестве модели воспользуемся классической нейросетью VGG (точнее, VGG19). Несмотря на некоторые недостатки, эта модель демонстрирует довольно высокое качество. Кроме того, она легко поддается анализу. На TensorFlow Slim описание модели выглядит достаточно компактно:

Веса для VGG19, обученные на ImageNet и совместимые с TensorFlow, скачаем с репозитория на GitHub из раздела Pre-trained Models.

Датасет

В качестве обучающей и валидационной выборки будем использовать публичный датасет Food-101, где собрано более 100 тысяч изображений еды, разбитых на 101 категорию.

Скачиваем и распаковываем датасет:

Пайплайн данных в нашем обучении устроен так, что из датасета нам понадобится распарсить следующее:

1. Список классов (категорий)
2. Обучающий набор: список путей к картинкам и список правильных ответов
3. Валидационный набор: список путей к картинкам и список правильных ответов

Все вспомогательные функции, ответственные за обработку данных, вынесены в отдельный файл data.py :

Обучение модели

Код обучения модели состоит из следующих шагов:

1. Построение train/validation пайплайнов данных
2. Построение train/validation графов (сетей)
3. Надстраивание классификационной функция потерь (cross entropy loss) поверх train графа
4. Код, необходимый для вычисления точности предсказания на валидационной выборке во время обучения
5. Логика загрузки предобученных весов из снэпшота
6. Создание различных структур для обучения
7. Непосредственно сам цикл обучения (итерационная оптимизация)

После запуска обучения можно посмотреть на его ход с помощью утилиты TensorBoard, которая поставляется в комплекте с TensorFlow и служит для визуализации различных метрик и других параметров.

В конце обучения в TensorBoard мы наблюдаем практически идеальную картину: снижение Train loss и рост Validation Accuracy

В результате мы получаем сохранённый снэпшот в checkpoints/vgg19_food , который будем использовать во время тестирования нашей модели (inference).

Тестирование модели

Теперь протестируем нашу модель. Для этого:

1. Cконструируем новый граф, предназначенный специально для инференса ( is_training=False )
2. Загрузим обученные веса из снэпшота
3. Загрузим и предобработем входное тестовое изображение
4. Прогоним изображение через нейронную сеть и получим предсказание

Весь код, включая ресурсы для построения и запуска Docker контейнера со всеми нужными версиями библиотек, находятся в этом репозитории — на момент прочтения статьи код в репозитории может иметь обновления.

На воркшопе «Machine Learning и нейросети для разработчиков» я разберу и другие задачи машинного обучения, а студенты к концу интенсива сами представят свои проекты.

Глубокую нейросеть научили «помнить» прошлый опыт

Британские ученые разработали компьютерный алгоритм, который позволяет искусственным нейросетям обучаться, сохраняя «память» о предыдущем опыте. Подробности исследования представлены в журнале Proceedings of National Academy of Sciences (PNAS).

В настоящее время глубокие искусственные нейросети являются одним из наиболее перспективных вариантов реализации машинного обучения. Так, алгоритмы, обученные подобным образом, лучше других справляются с распознаванием изображений и освоением настольных игр. Тем не менее, они по-прежнему значительно уступают биологическим аналогам: в частности, глубокие нейросети не способны сохранять приобретенные ранее навыки при обучении новым задачам. Этот феномен, получивший название «катастрофической забывчивости» (catastrophic forgetting), делает невозможным последовательную тренировку одной и той же нейросети на нескольких задачах.

Чтобы восполнить пробел, ученые из Имперского колледжа Лондона и компании DeepMind предложили использовать метод, который позволяет искусственно повышать устойчивость ключевых весов для первой задачи при обучении второй. Технически это осуществляется так: при последовательном обучении нейросети каждому весу (он определяет, насколько тот или иной нейрон значим для ответа системы) дополнительно присваивается параметр F, определяющий его значимость только для определенной задачи. При этом значение F прямо пропорционально устойчивости веса к изменениям. Таким образом, алгоритм сохраняет «память» о самых важных навыках, приобретенных прежде.

Предложенный подход получил название «упругое закрепление весов» (elastic weight consolidation) по аналогии с пружиной, жесткость которой сопоставима с параметром F. В случае нейросети «натяжение» происходит от веса, оптимального для задачи A, к весу, оптимальному для задачи B. В результате функция потерь (энергия пружины) возрастает, и менее значимые веса адаптируются к новой задаче, тогда как важные для предыдущих задач веса, предположительно, остаются неизменными.

Испытания алгоритма проводились на двух задачах: обучении с подкреплением и обучении с учителем. В последнем случае нейросеть тренировалась распознавать рукописные цифры, причем авторы последовательно вносили в стимулы искажения, чтобы каждый новый шаг требовал обучения «с нуля». В рамках обучения с подкреплением алгоритм обучался играть в игры приставки Atari 2600, систематически осваивая новые стратегии поведения.

Анализ показал, что алгоритму удалось сохранить «память» о весах, необходимых для выполнения предыдущих задач. В каждом отдельном случае эффективность нейросети снижалась, однако по сумме этапов она демонстрировала хорошие результаты. При обучении методом градиентного спуска, позволяющим стирать веса при тренировке на новой задаче, алгоритм успешно справлялся с выполнением отдельных этапов, но оказался не способен удовлетворительно воспроизвести прошлый опыт.

Между тем ученые активно работают над приложением «умных» алгоритмов к практическим задачам. Ранее израильские специалисты начали разработку нейросети для автоматизированной диагностики автомобилей, а их японские коллеги объявили о создании системы, которая может заменить офтальмологов. Кроме того, широкое применение нейросети могут получить в правовой сфере. Так, накануне исследователи обучили компьютерный алгоритм с относительно высокой точностью распознавать преступный умысел человека.