В последние годы модели данных для машинного обучения стали гораздо тяжелее, и многим уже не хватает аппаратных ресурсов для выполнения различных задач и проектов. Разумеется, в таких условиях оптимизация моделей в TensorFlow – это неотъемлемый этап, который позволит снизить их объем и ускорить вычисления без ущерба для качества обучения.
В этой статье мы рассмотрим различные подходы к оптимизации моделей машинного обучения в TensorFlow. Но перед этим давайте вспомним основные принципы устройства современных моделей данных.
Модели обучения в TensorFlow: как они устроены
В качестве примера возмем сверточную модель, где ключевыми компонентами являются словарные элементы. Такие модели обычно сложны и включают в себя слои векторных представлений, а также сверточные и итоговые слои.
Структура сверточных моделей напоминает воронку: работа ведется от общего к частному. Этот принцип аналогичен восприятию мозга, где человек сначала замечает общий контур, а потом уже обращает внимания на детали. Это так называемое обучение представлениями.
Как мы упомянули ранее, важные элементы сверточных моделей – это слои. Эффективность моделей и их способность обучения улучшаются с увеличением числа слоев, на каждом из которых проводится сразу несколько операций.
Основная проблема заключается в том, что при значительном объеме словаря размер слоя векторных представлений может достигать сотен мегабайт. Хотя этот объем может показаться небольшим (особенно в сравнении с размерами моделей, работающих с медиаконтентом) при совместной обработке подобных моделей могут возникнуть трудности с производительностью.
Методы оптимизации моделей в TensorFlow
Давайте обсудим основные методы оптимизации, которые помогут вам уменьшить объем модели.
Метод заморозки графа
Метод заморозки графа – это важная стратегия в области обучения глубоких нейронных сетей, используемой для фиксации (замораживания) параметров определенных слоев модели в процессе обучения. Эта техника часто применяется в контексте передачи обучения или в ситуациях, когда часть модели уже была предварительно обучена на большом объеме данных и затем используется для решения новой задачи.
При этом методе граф сохраняется с переменными и весами в один файл. Этот файл содержит все необходимые элементы для непрерывной работы нейросети на конечных устройствах, и при этом избавляется от элементов графа, которые не требуются для этой цели.
Важно! В результате этого процесса теряется возможность дальнейшего обучения модели стандартными методами.
Как выполнить заморозку графа? Сначала получите доступ к графу вычислений и представьте его в удобном формате:
graph = tf.get_default_graph()
input_graph_def = graph.as_graph_def()Затем проведите саму процедуру заморозки. Это можно сделать различными способами, но чаще всего используется метод «freeze_graph». Также можно преобразовать переменные в константы с использованием следующей инструкции:
output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, input_graph_def, output_node_names)И, наконец, выполним заморозку, сохранив результат в файл «graph.pb»:
with tf.io.gfile.GFile('graph.pb', 'wb') as f:
f.write(output_graph_def.SerializeToString())Заморозка графа позволяет ускорить процесс обучения новой задаче, а также уменьшить требования к вычислительным ресурсам, поскольку только часть модели требует обновления весов. Однако важно выбирать правильный момент для заморозки и определить, какие слои оставить подвижными, чтобы обеспечить эффективное решение конкретной задачи.
Важно! Вы, конечно, можете работать с замороженным графом, однако при первом выполнении операций могут возникнуть значительные задержки из-за необходимости кеширования графа на новой машине. Кроме того, метод заморозки графа может привести к увеличению нагрузки на оперативную память.
Метод выборочного сохранения
Метод выборочного сохранения с помощью модуля «tf.train.Saver» позволяет сохранять только определенные части модели вместо того, чтобы сохранять всю модель целиком. Такой подход полезен в ситуациях, когда необходимо эффективно управлять объемом сохраняемых данных или требуется сохранить только часть модели для определенных целей: например, восстановления, дополнительного обучения или инференса.
Пример выборочного сохранения переменных:
saver = tf.train.Saver(var_list=tf.trainable_variables())А вот как отключить сохранение метаграфа:
ckpt_filepath = saver.save(sess, filepath, write_meta_graph=False)Эти операции позволяют достичь тех же результатов в плане уменьшения объема данных, что и предыдущий метод.
Метод обнуления весов
Метод обнуления весов, или прунинг – это стратегия оптимизации глубоких нейронных сетей, которая направлена на сокращение их размера и уменьшение вычислительной сложности. Он основан на идее удаления или обнуления части весов модели. При этом сохраняются только наиболее важные параметры.
Вы можете реализовать его различными способами: например, с помощью Grappler, Pruning API и Graph Transform Tool. Но эти методы не всегда обеспечивают значительное уменьшение размера модели, особенно в случае сверточных моделей, где большую часть пространства занимают эмбеддинги.
- Grappler – встроенный инструмент TensorFlow для оптимизации графов. Это «коробочное» решение, которое может оптимизировать модель, но все же результат оптимизации будет некритично меньше, чем после прунинга.
- Pruning API и Graph Transform Tool. Как и другие методы, они не могут не обеспечить существенную оптимизацию модели, особенно, если мы говорим о сверточных моделях.
Метод квантизации
Метод квантизации – это техника снижения точности представления чисел (весов и активаций). Он позволяет уменьшить объем памяти, необходимой для хранения модели, а также ускоряет операции инференса за счет использования меньшего количества битов для представления весов и активаций.
В основе квантизации лежит идея ограничения диапазона значений переменных, обычно с плавающей точкой, до небольшого фиксированного числа битов.
Квантизация весов может привести к значительному сжатию коэффициентов весов и тем самым уменьшить объем модели. Есть мнение, что этот метод приводит к потере общей точности модели, поскольку меньшее количество бит на представление весов может ограничить разрешение их значений. Однако основное преобразование «quantize_weights» чаще всего не оказывает никаких отрицательных эффектов на общую точность работы модели, особенно при правильной настройке параметров квантизации.
Такие утилиты, как TensorFlow Lite, облегчают внедрение моделей на устройства с ограниченными вычислительными ресурсами, предоставляя инструменты для квантизации и оптимизации моделей. Тем не менее важно провести тщательное тестирование и оценку результатов после квантизации, чтобы убедиться, что достигнутый уровень сжатия соответствует требованиям задачи.
Метод сокращения точности вычислений
Метод сокращения точности вычислений, также известный как понижение разрядности, – это подход, который позволяет уменьшать битовую глубину представления чисел (весов и активаций). Он направлен на уменьшение объема вычислений и сокращение требований к памяти, что особенно актуально для развертывания моделей на устройствах с ограниченными ресурсами.
Учитывая, что в моделях обучения TensorFlow данные представлены в форме векторов, даже использование 32-разрядных чисел для их инициализации кажется избыточным, не говоря уже о 64-разрядных. Поэтому уменьшение точности вычислений до 16-разрядных значений после запятой может освободить некоторое количество оперативной памяти (но не более 10% от общего объема).
Важно! Такое сокращение точности данных может вызвать неожиданные эффекты: например, значительное увеличение времени обучения.
Заключение
Оптимизация моделей в TensorFlow – это важный этап в разработке эффективных и масштабируемых решений в области машинного обучения.
В этой статье мы рассмотрели различные методы оптимизации, которые позволяют улучшить производительность моделей и сэкономить ресурсы. Однако у каждого метода есть свои преимущества и недостатки, и выбор оптимального подхода зависит от конкретных требований задачи, характеристик модели и доступных ресурсов.
Перед применением любого метода рекомендуется провести тщательное тестирование и анализ, чтобы достичь баланса между оптимизацией и сохранением качества модели.