Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData

* Keras является высокоуровневой настройкой, обеспечивающей больший уровень абстракции для TensorFlow, Theano или CNTK. Хороший вариант для обучения. К примеру, он позволяет не указывать размерность слоёв, вычисляя её сам, позволяя разработчику сосредоточиться на слоях архитектуры. Обычно используется поверх TenserFlow. Код на нём поддерживается Microsoft CNTK.

Так же имеются более специализированные фреймворки:

* Apache MXNet (Amazon) и высокоуровневая надстройка для него Gluon. MXNet – фреймворк с акцентом на масштабирование, поддерживает интеграцию с Hadoop и Cassandra. Поддерживается C++, Python, R, Julia, JavaScript, Scala, Go и Perl.

* Microsoft CNTK имеет интеграции с Python, R, C#, благодаря тому что большая часть кода написана на С++. То, что вся основа написана на С++, не говорит о том, что CNTK будет обучать модель на C++, а TenserFlow на Python (который медленный), так как TenserFlow строит графы и уже его выполнение осуществляется на C++. Отличается CNTK от Google TenserFlow и тем, что он изначально был разработан для работы в кластерах Azure с множеством графических процессоров, но сейчас ситуация выравнивается и TenserFlow поддерживает кластера.

* Caffe2 – фреймворк для мобильных сред.

* Sonnet – надстройка DeepMind поверх TensorFlow для обучения сверх глубоких нейронных сетей.

* DL4J (Deep Learning for Java) – фреймворк с акцентом на Java Enterprise Edition. Высока поддержка BigData на Java: Hadoop и Spark.

Со скоростью доступности новых предобученных моделей ситуация разнится и пока лидирует PyTorch. По поддержке сред, в частности публичных облаков, лучше у Фреймворках, продвигаемых вендерами этих облаков, так лучше поддержка TensorFlow лучше в Google Cloud, MXNet – в AWS, CNTK – в Microsoft Azure, D4LJ – в Android, Core ML – в iOS. По языкам общая поддержка в Python практически у всех, в частности TensorFlow поддерживает JavaScript, C++, Java, Go, C# и Julia.

Многие фреймворки поддерживают визуализацию TeserBodrd. Он представляет собой комплексный Web интерфейс многоуровневой визуализации состояния и процесса обучения и его отладки. Для подключения нужно указать путь к модели "tenserboard –logdir=$PATH_MODEL" и открыть localhost:6006. Управление интерфейсом основано на навигации по графу логических блоков и открытию интересующих блоков, для последующего повторения процесса.

Для экспериментов нам понадобится язык программирования и библиотека. Часто в качестве языка берут простой язык с низким порогом входа, такой как Python. Могут быть также и другие языки общего назначения, такие как JavaScript или специализированные, такие как язык R. Мы возьмём Python. Для того чтобы не ставить язык и библиотеки, воспользуемся бесплатным сервисом colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb, содержащим Jupyter Notebook. Notebook содержит в себе возможность не просто писать код с комментариями в консольном виде, а оформлять его в виде документа. Испробовать возможности Notebook можно в учебном плейбукетакие как оформление текста на языке разметки MD, с формулами на языке разметки TEX, запуск скриптов на языке Python, вывод результатов их работы в текстовом виде и в виде графиков, используя стандартную библиотеку Python: NumPy(НамПай), matplotlib.pyplot. Сам Сolab представляет графическую карту Tesla K80 на 12 часов за раз (на сессию) бесплатно. Она поддерживает различные фреймворки глубокого машинного обучения, в том числе, Keras, TenserFlow и PyTorch. Цена же составляет GPU в Google Cloud:

Tesla T4: 1GPU 16GB GDDR6 0.35$/час Tesla P4: 1GPU 8GB GDDR5 0.60$/час Tesla V100: 1GPU 16GB HBM2 2.48$/час Tesla P100: 1GPU 16GB HBM2 1.46$/час

Попробуем. Перейдём по ссылке colab.research.google.com и нажмём кнопку "создать блокнот". У нас появится пустой Notebook. Можно ввести выражение:

10**3 / 2 + 3

и нажав на воспроизведение – получим результат 503.0. Можно вывести график параболы, нажав кнопку "+Код" в введя в новую ячейку код:

def F(x): return x*x import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(–5, 5, 100) y = list(map(F, x)) plt.plot(x, y) plt.ylabel("Y") plt.xlabel("X")

Или выведя ещё и изображение:

import os !wgetimport PIL img = PIL.Image.open("python–logo.png") img

Популярные фреймворки:

* Caffe, Caffe2, CNTK, Kaldi, DL4J, Keras – набор модулей для конструирования;

* TensorFlow, Theano, MXNet – программирование графа;

* Torch и PyTorch – прописать основные параметры, а граф будет построен автоматически.

Рассмотрим работу библиотеки PyTorch (NumPy+CUDA+Autograd) из–за её простоты. Посмотрим на операции с тензорами – многомерными массивами. Подключим библиотеку и объявим два тензора: нажмём +Code, введём код в ячейку и нажмём выполнить:

import torch a = torch.FloatTensor([ [1, 2, 3], [5, 6, 7], [8, 9, 10] ]) b = torch.FloatTensor([ [–1, –2, –3], [–10, –20, –30], [–100, –200, –300] ])

Поэлементные операции, такие как "+", "–", "*", "/" над двумя матрицами одинаковых габаритов производят операции с соответствующими их элементами:

a + b tensor([ [ 0., 0., 0.], [ –5., –14., –23.], [ –92., –191., –290.] ])