Используйте parfor, чтобы Обучить Несколько Нейронных сетей для глубокого обучения

Этот пример использует:

В этом примере показано, как использовать parfor цикл, чтобы выполнить развертку параметра на опции обучения.

Обучение глубокому обучению часто занимает часы или дни, и поиск хороших опций обучения может затруднить. С параллельными вычислениями можно убыстриться и автоматизировать поиск хороших моделей. Если у вас есть доступ к машине с несколькими графическими блоками обработки (графические процессоры), можно завершить этот пример на локальной копии набора данных с локальным parpool. Если вы хотите использовать больше ресурсов, можно увеличить обучение глубокому обучению к облаку. В этом примере показано, как использовать цикл parfor, чтобы выполнить развертку параметра на опции обучения MiniBatchSize в кластере в облаке. Можно изменить скрипт, чтобы сделать развертку параметра на любой другой опции обучения. Кроме того, этот пример показывает, как получить обратную связь от рабочих во время расчета с помощью DataQueue. Можно также отправить скрипт как пакетное задание к кластеру, таким образом, можно продолжить работать или закрыть MATLAB и выбрать результаты позже. Для получения дополнительной информации смотрите, Отправляют Пакетное задание Глубокого обучения в Кластер.

Требования

Прежде чем можно будет запустить этот пример, необходимо сконфигурировать кластер и загрузить данные на облако. В MATLAB можно создать кластеры в облаке непосредственно с Рабочего стола MATLAB. На вкладке Home, в меню Parallel, выбирают Create и Manage Clusters. В Кластерном менеджере по Профилю нажмите Create Cloud Cluster. В качестве альтернативы можно использовать MathWorks Cloud Center, чтобы создать и получить доступ, вычисляют кластеры. Для получения дополнительной информации смотрите Начало работы с Центром Облака. В данном примере гарантируйте, что ваш кластер установлен по умолчанию на вкладке MATLAB Home, параллельно> Выбирают Default Cluster. После этого загрузите свои данные на блок Amazon S3 и используйте их непосредственно из MATLAB. Этот пример использует копию набора данных CIFAR-10, который уже хранится в Amazon S3. Для инструкций смотрите Данные о Глубоком обучении Загрузки к Облаку.

Загрузите набор данных от облака

Загрузите обучение и наборы тестовых данных от облака с помощью imageDatastore. Разделите обучающий набор данных в наборы обучения и валидации и сохраните набор тестовых данных, чтобы протестировать лучшую сеть от развертки параметра. В этом примере вы используете копию набора данных CIFAR-10, сохраненного в Amazon S3. Чтобы гарантировать, что у рабочих есть доступ к datastore в облаке, убедитесь, что переменные окружения для учетных данных AWS установлены правильно. Смотрите Данные о Глубоком обучении Загрузки к Облаку.

imds = imageDatastore('s3://cifar10cloud/cifar10/train', ...
    'IncludeSubfolders',true, ...
    'LabelSource','foldernames');

imdsTest = imageDatastore('s3://cifar10cloud/cifar10/test', ...
    'IncludeSubfolders',true, ...
    'LabelSource','foldernames');

[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.9);

Обучите сеть с увеличенными данными изображения путем создания augmentedImageDatastore объект. Используйте случайные переводы и горизонтальные отражения. Увеличение данных помогает препятствовать тому, чтобы сеть сверхсоответствовала и запомнила точные детали учебных изображений.

imageSize = [32 32 3];
pixelRange = [-4 4];
imageAugmenter = imageDataAugmenter( ...
    'RandXReflection',true, ...
    'RandXTranslation',pixelRange, ...
    'RandYTranslation',pixelRange);
augmentedImdsTrain = augmentedImageDatastore(imageSize,imdsTrain, ...
    'DataAugmentation',imageAugmenter, ...
    'OutputSizeMode','randcrop');

Архитектура сети Define

Задайте сетевую архитектуру для набора данных CIFAR-10. Чтобы упростить код, используйте сверточные блоки, которые применяют операцию свертки к входу. Слои объединения прореживают пространственные размерности.

imageSize = [32 32 3];
netDepth = 2; % netDepth controls the depth of a convolutional block
netWidth = 16; % netWidth controls the number of filters in a convolutional block

layers = [
    imageInputLayer(imageSize)
    
    convolutionalBlock(netWidth,netDepth)
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolutionalBlock(2*netWidth,netDepth)
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolutionalBlock(4*netWidth,netDepth)
    averagePooling2dLayer(8)
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer
    ];

Обучите несколько сетей одновременно

Задайте мини-пакетные размеры, на которых можно сделать развертку параметра. Выделите переменные для получившихся сетей и точности.

miniBatchSizes = [64 128 256 512];
numMiniBatchSizes = numel(miniBatchSizes);
trainedNetworks = cell(numMiniBatchSizes,1);
accuracies = zeros(numMiniBatchSizes,1);

Выполните параллельное обучение развертки параметра несколько сетей в parfor цикл и варьирование мини-пакетного размера. Рабочие в кластере обучают сети одновременно и передают обратно обучивший нейронные сети и точность, когда обучение завершено. Если вы хотите проверять, что обучение работает, установите Verbose к true в опциях обучения. Обратите внимание на то, что рабочие вычисляют независимо, таким образом, командная строка выход не находится в том же последовательном порядке как итерации.

parfor idx = 1:numMiniBatchSizes
    
    miniBatchSize = miniBatchSizes(idx);
    initialLearnRate = 1e-1 * miniBatchSize/256; % Scale the learning rate according to the mini-batch size.
    
    % Define the training options. Set the mini-batch size.
    options = trainingOptions('sgdm', ...
        'MiniBatchSize',miniBatchSize, ... % Set the corresponding MiniBatchSize in the sweep.
        'Verbose',false, ... % Do not send command line output.
        'InitialLearnRate',initialLearnRate, ... % Set the scaled learning rate.
        'L2Regularization',1e-10, ...
        'MaxEpochs',30, ...
        'Shuffle','every-epoch', ...
        'ValidationData',imdsValidation, ...
        'LearnRateSchedule','piecewise', ...
        'LearnRateDropFactor',0.1, ...
        'LearnRateDropPeriod',25);
    
    % Train the network in a worker in the cluster.
    net = trainNetwork(augmentedImdsTrain,layers,options);
    
    % To obtain the accuracy of this network, use the trained network to
    % classify the validation images on the worker and compare the predicted labels to the
    % actual labels.
    YPredicted = classify(net,imdsValidation);
    accuracies(idx) = sum(YPredicted == imdsValidation.Labels)/numel(imdsValidation.Labels);
    
    % Send the trained network back to the client.
    trainedNetworks{idx} = net;
end

Starting parallel pool (parpool) using the 'MyClusterInTheCloud' profile ...
Connected to the parallel pool (number of workers: 4).

После parfor концы, trainedNetworks содержит получившиеся сети, обученные рабочими. Отобразите обучивший нейронные сети и их точность.

trainedNetworks

trainedNetworks = 4×1 cell array
    {1×1 SeriesNetwork}
    {1×1 SeriesNetwork}
    {1×1 SeriesNetwork}
    {1×1 SeriesNetwork}

accuracies

accuracies = 4×1

    0.8188
    0.8232
    0.8162
    0.8050

Выберите лучшую сеть в терминах точности. Проверьте его производительность против набора тестовых данных.

[~, I] = max(accuracies);
bestNetwork = trainedNetworks{I(1)};
YPredicted = classify(bestNetwork,imdsTest);
accuracy = sum(YPredicted == imdsTest.Labels)/numel(imdsTest.Labels)

accuracy = 0.8173

Отправьте данные об отклике во время обучения

Подготовьте и инициализируйте графики, которые показывают процесс обучения в каждом из рабочих. Используйте animatedLine для удобного способа показать изменение данных.

f = figure;
f.Visible = true;
for i=1:4
    subplot(2,2,i)
    xlabel('Iteration');
    ylabel('Training accuracy');
    lines(i) = animatedline;
end

Отправьте данные о процессе обучения от рабочих клиенту при помощи DataQueue, и затем отобразите данные на графике. Обновите графики каждый раз, когда рабочие отправляют отклик процесса обучения при помощи afterEach. Параметр opts содержит информацию о рабочем, учебной итерации и учебной точности.

D = parallel.pool.DataQueue;
afterEach(D, @(opts) updatePlot(lines, opts{:}));

Выполните параллельное обучение развертки параметра несколько сетей в цикле parfor с различными мини-пакетными размерами. Отметьте использование OutputFcn в опциях обучения, чтобы отправить процесс обучения клиенту каждая итерация. Этот рисунок показывает процесс обучения четырех различных рабочих во время подписания следующего кода.

parfor idx = 1:numel(miniBatchSizes)
    
    miniBatchSize = miniBatchSizes(idx);
    initialLearnRate = 1e-1 * miniBatchSize/256; % Scale the learning rate according to the miniBatchSize.
    
    % Define the training options. Set an output function to send data back
    % to the client each iteration.
    options = trainingOptions('sgdm', ...
        'MiniBatchSize',miniBatchSize, ... % Set the corresponding MiniBatchSize in the sweep.
        'Verbose',false, ... % Do not send command line output.
        'InitialLearnRate',initialLearnRate, ... % Set the scaled learning rate.
        'OutputFcn',@(state) sendTrainingProgress(D,idx,state), ... % Set an output function to send intermediate results to the client.
        'L2Regularization',1e-10, ...
        'MaxEpochs',30, ...
        'Shuffle','every-epoch', ...
        'ValidationData',imdsValidation, ...
        'LearnRateSchedule','piecewise', ...
        'LearnRateDropFactor',0.1, ...
        'LearnRateDropPeriod',25);
    
    % Train the network in a worker in the cluster. The workers send
    % training progress information during training to the client.
    net = trainNetwork(augmentedImdsTrain,layers,options);
    
    % To obtain the accuracy of this network, use the trained network to
    % classify the validation images on the worker and compare the predicted labels to the
    % actual labels.
    YPredicted = classify(net,imdsValidation);
    accuracies(idx) = sum(YPredicted == imdsValidation.Labels)/numel(imdsValidation.Labels);
    
    % Send the trained network back to the client.
    trainedNetworks{idx} = net;
end

Analyzing and transferring files to the workers ...done.

trainedNetworks

trainedNetworks = 4×1 cell array
    {1×1 SeriesNetwork}
    {1×1 SeriesNetwork}
    {1×1 SeriesNetwork}
    {1×1 SeriesNetwork}

accuracies

accuracies = 4×1

    0.8214
    0.8172
    0.8132
    0.8084

Выберите лучшую сеть в терминах точности. Проверьте его производительность против набора тестовых данных.

[~, I] = max(accuracies);
bestNetwork = trainedNetworks{I(1)};
YPredicted = classify(bestNetwork,imdsTest);
accuracy = sum(YPredicted == imdsTest.Labels)/numel(imdsTest.Labels)

accuracy = 0.8187

Функции помощника

Задайте функцию, чтобы создать сверточный блок в сетевой архитектуре.

function layers = convolutionalBlock(numFilters,numConvLayers)
layers = [
    convolution2dLayer(3,numFilters,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    ];

layers = repmat(layers,numConvLayers,1);
end

Задайте функцию, чтобы отправить процесс обучения клиенту через DataQueue.

function sendTrainingProgress(D,idx,info)
if info.State == "iteration"
    send(D,{idx,info.Iteration,info.TrainingAccuracy});
end
end

Задайте функцию обновления, чтобы обновить графики, когда рабочий отправит промежуточный результат.

function updatePlot(lines,idx,iter,acc)
addpoints(lines(idx),iter,acc);
drawnow limitrate nocallbacks
end

Смотрите также

trainNetwork | parallel.pool.DataQueue (Parallel Computing Toolbox) | imageDatastore

Документация

Используйте parfor, чтобы Обучить Несколько Нейронных сетей для глубокого обучения

Требования

Загрузите набор данных от облака

Архитектура сети Define

Обучите несколько сетей одновременно

Отправьте данные об отклике во время обучения

Функции помощника

Смотрите также

Связанные примеры

Больше о

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка