Смешанная точность с генератором данных keras

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Теория
Пример
Применение

Вопрос или проблема

Мне нужно использовать keras.preprocessing.image_dataset_from_directory() для большого набора данных. У меня есть GPU RTX, поэтому я также хотел бы использовать смешанную точность обучения в TensorFlow 2.5.

Как мне привести выходные изображения генератора к float16? Я пробовал метод .cast(), но безуспешно. Я также хотел бы избежать общего масштабирования, так как хочу строго контролировать коэффициенты нормализации и, если возможно, масштабировать мои изображения от -1 до 1 с помощью функции (2*x/255)-1, где x – это изображение. Я также пытался передать прямо np.float16() в этой функции масштабирования, применяемой к набору данных TF. Также безуспешно.
Что я упускаю?

Нашел! Все дело в использовании метода cast() в функции рескейлинга. Например:

def rescale(img, label):
  sc_img=(tf.cast(img, tf.float16) / 127.5)-1
  return sc_img, label

Ответ или решение

Теория

Использование смешанной точности в обучении нейронных сетей с помощью TensorFlow и Keras может значительно улучшить производительность модели, особенно при наличии современных GPU, таких как NVIDIA RTX. Смешанная точность позволяет выполнять вычисления с использованием 16-битных и 32-битных чисел с плавающей запятой, оптимизируя тем самым память и ускоряя вычисления. Это полезно при работе с большими датасетами, так как снижает нагрузку на GPU и ускоряет процесс обучения.

Переход к смешанной точности в TensorFlow 2.5 требует выполнения определённых шагов, таких как правильная настройка среды и корректное преобразование данных в нужный формат. Одним из важных аспектов является преобразование выходных изображений генератора Keras в формат float16, что гарантирует корректную обработку данных с использованием преимуществ смешанной точности.

Пример

Для того чтобы успешно задействовать возможность смешанной точности и преобразовать изображения в формат float16, необходимо изменить функцию обработки и нормализации, которая будет применяться к каждому изображению. Рассмотрим пример функции:

import tensorflow as tf

def rescale(img, label):
    sc_img = (tf.cast(img, tf.float16) / 127.5) - 1
    return sc_img, label

# Создание набора данных с использованием image_dataset_from_directory
dataset = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    directory='path/to/dataset',
    labels='inferred',
    label_mode='int',
    batch_size=32,
    image_size=(224, 224))

# Применение функции rescale к каждому элементу набора данных
dataset = dataset.map(rescale)

В этом примере использована функция rescale, которая производит преобразование каждого изображения в формат float16, а затем нормализует его значения в диапазон от -1 до 1. Этот подход позволяет сохранить контроль над фактором нормализации, избегая "генерических" масштабирований, тем самым поддерживая точность и консистентность данных.

Применение

Теперь, когда мы разобрались с теоретической основой и увидели пример реализации, давайте обсудим конкретное применение. Вопрос предполагает использование комбинированной точности для повышения производительности процесса обучения на больших наборах данных. Для этого требуется тщательно сконфигурировать TensorFlow и Keras таким образом, чтобы максимизировать использование аппаратных ресурсов.

Основные шаги включают в себя:

Настройка смешанной точности: Убедитесь, что TensorFlow настроен для использования режима mixed_float16. Это можно сделать, задав политику смешанной точности в начале вашего скрипта:
```
from tensorflow.keras import mixed_precision

# Установка политики смешанной точности
mixed_precision.set_global_policy('mixed_float16')
```
Использование подходящих оптимизаторов: При смешанной точности некоторые оптимизаторы работают более эффективно. Например, при использовании оптимизатора Adam целесообразно использовать tf.keras.optimizers.experimental.LossScaleOptimizer для снижения ошибок потерь, связанных с числовыми неустойчивостями.
Проверка и отладка: Убедитесь, что модель и функции обратного вызова корректно работают с float16. Это может потребовать тестирования и внесения небольших корректировок в зависимости от специфики используемого архитектуры модели и размера батча.

Таким образом, корректная настройка среды для смешанной точности может существенно улучшить производительность модели и ускорить её обучение. Это особенно заметно при работе с крупными датасетами и сложными архитектурами нейронных сетей, где каждый процент улучшения имеет значение.