Как правильно измерить время вывода и FLOPs модели?

Вопрос или проблема

def get_flops(model):
    if isinstance(model,(keras.engine.functional.Functional,keras.engine.training.Model)):
        run_meta=tf.compat.v1.RunMetadata()
        opts=tf.compat.v1.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation()
        from tensorflow.python.framework.convert_to_constants import (convert_variables_to_constants_v2_as_graph)
        inputs=[tf.TensorSpec([1]+inp.shape[1:],inp.dtype) for inp in model.inputs]
        real_model=tf.function(model).get_concrete_function(inputs)
        frozen_func,_=convert_variables_to_constants_v2_as_graph(real_model)
        flops=tf.compat.v1.profiler.profile(graph=frozen_func.graph,run_meta=run_meta,cmd="scope",options=opts)
        return flops.total_float_ops

.

Ответ или решение

Измерение времени вывода (inference time) и количества операций с плавающей запятой (FLOPs) модели в Keras и TensorFlow может показаться сложной задачей, особенно когда интегрированные решения отсутствуют или не очевидны. Ниже представлена подробная инструкция, которая поможет вам не только правильно производить замеры, но и понять методику расчета.

Как правильно измерить время вывода

Для измерения времени, необходимого для выполнения вывода модели, вы можете использовать библиотеку time в Python. Рассмотрим пример:

import time
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Загрузим предварительно обученную модель
model = keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet')

# Подготовим входные данные (например, случайное изображение)
input_data = np.random.random((1, 224, 224, 3))

# Функция для измерения времени вывода
def measure_inference_time(model, input_data, num_runs=100):
    start_time = time.time()
    for _ in range(num_runs):
        model.predict(input_data)
    end_time = time.time()

    average_time = (end_time - start_time) / num_runs
    return average_time * 1000  # переводим в миллисекунды

# Измеряем и выводим среднее время вывода
avg_time = measure_inference_time(model, input_data)
print(f"Среднее время вывода: {avg_time:.2f} мс")

Этот код производит 100 запусков вывода модели, чтобы получить более стабильное значение времени. Вы можете регулировать количество запусков в зависимости от ваших требований к точности замера.

Как измерить FLOPs модели

Для расчета FLOPs, как вы правильно заметили, можно использовать некоторые функции из TensorFlow. Пример функции для вычисления FLOPs представлен ниже:

def get_flops(model):
    if isinstance(model, (keras.engine.functional.Functional, keras.engine.training.Model)):
        run_meta = tf.compat.v1.RunMetadata()
        opts = tf.compat.v1.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation()
        from tensorflow.python.framework.convert_to_constants import (convert_variables_to_constants_v2_as_graph)

        inputs = [tf.TensorSpec([1] + inp.shape[1:], inp.dtype) for inp in model.inputs]
        real_model = tf.function(model).get_concrete_function(inputs)
        frozen_func, _ = convert_variables_to_constants_v2_as_graph(real_model)

        flops = tf.compat.v1.profiler.profile(graph=frozen_func.graph, run_meta=run_meta, cmd="scope", options=opts)
        return flops.total_float_ops

# Применяем функцию для вычисления FLOPs
flops = get_flops(model)
print(f"Общее количество операций с плавающей запятой (FLOPs): {flops}")

Пояснение кода

1. Измерение времени вывода: Используем модуль time, чтобы смоделировать множество выводов, замеряя общее время выполнения и деля его на количество запусков для получения среднего времени в миллисекундах.

2. Вычисление FLOPs: Мы определяем функцию get_flops, которая:

   • Проверяет, является ли модель функциональной или тренировочной.
   • Создает RunMetadata для профилирования.
   • Использует механизм заморозки графа, чтобы получить статические значения операции.
   • Профилирует граф, чтобы получить общее количество FLOPs.

Заключение

Измерение времени вывода и FLOPs модели — важные этапы для оптимизации выполнения и оценки производительности сети. Применяя описанные методы, вы сможете получить точные метрики, что позволит улучшить качество и эффективность ваших разработок в области глубокого обучения.

SEO-оптимизация

Данная статья включает ключевые слова: "время вывода модели", "измерение FLOPs", "TensorFlow", "Keras", что поможет в поисковых системах пользователям находить нужную информацию о производительности моделей глубокого обучения.