AI & GPU
Jak łatwo wykorzystać MLflow na platformie Databricks

Jak łatwo wykorzystać MLflow na platformie Databricks

Wprowadzenie do MLflow

A. Przegląd MLflow

1. Definicja i cel MLflow

MLflow jest platformą open-source do zarządzania cyklem życia uczenia maszynowego od początku do końca, w tym eksperymentowaniem, reprodukowalnością, wdrożeniem i rejestracją centralnego modelu. Pomaga ona naukowcom danych i inżynierom śledzić ich eksperymenty uczenia maszynowego, pakować i wdrażać modele, a także dzielić się i współpracować w projektach ML.

2. Główne komponenty MLflow

a. MLflow Tracking

MLflow Tracking to komponent, który pozwala na logowanie i śledzenie eksperymentów uczenia maszynowego, w tym parametrów, metryk i artefaktów. Zapewnia on centralny sposób na śledzenie eksperymentów i porównywanie wyników.

b. MLflow Models

MLflow Models to komponent, który zapewnia standardowy format pakowania modeli uczenia maszynowego, ułatwiający ich wdrażanie na różne platformy obsługujące.

c. MLflow Projects

MLflow Projects to komponent, który zapewnia standardowy format pakowania projektów nauki danych, który można łatwo udostępniać i uruchamiać na różnych platformach.

d. MLflow Registry

MLflow Registry to komponent, który zapewnia centralne repozytorium modeli, umożliwiające przechodzenie modeli przez różne etapy (np. testowe, produkcyjne) i śledzenie ich linii.

B. Korzyści z wykorzystania MLflow

1. Reprodukowalność i wersjonowanie

MLflow pomaga zapewnić reprodukowalność eksperymentów uczenia maszynowego poprzez śledzenie wszystkich istotnych informacji, takich jak kod, dane i środowisko, związanych z każdym eksperymentem. Ułatwia to odtwarzanie i porównywanie wyników.

2. Współpraca i udostępnianie

MLflow zapewnia centralną platformę do współpracy nad projektami uczenia maszynowego, umożliwiając członkom zespołu udostępnianie eksperymentów, modeli i konfiguracji projektów.

3. Wdrażanie i zarządzanie modelami

MLflow upraszcza proces wdrażania i zarządzania modelami uczenia maszynowego, zapewniając standardowy format i narzędzia do pakowania i obsługi modeli.

Śledzenie MLflow

A. Pojęcia związane z MLflow Tracking

1. Eksperyment

Eksperyment w MLflow reprezentuje zbiór przebiegów, gdzie każdy przebieg odpowiada pojedynczemu wykonaniu skryptu lub pracie związanym z uczeniem maszynowym.

2. Przebieg

Przebieg w MLflow reprezentuje pojedyncze wykonanie skryptu lub pracy związaną z uczeniem maszynowym, w tym parametry, metryki i artefakty związane z tym wykonaniem.

3. Parametry i metryki

Parametry to zmienne wejściowe eksperymentu uczenia maszynowego, natomiast metryki to miary wydajności, które chcesz śledzić i optymalizować.

4. Artefakty

Artefakty w MLflow to wszelkie pliki lub dane związane z wykonaniem, takie jak pliki modelu, wykresy lub próbki zbiorów danych.

B. API śledzenia MLflow

1. Logowanie eksperymentów i przebiegów

a. Logowanie parametrów

Możesz logować parametry do przebiegu MLflow za pomocą funkcji mlflow.log_param(). Na przykład:

import mlflow
 
mlflow.start_run()
mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)
mlflow.log_param("num_epochs", 10)

b. Logowanie metryk

Możesz logować metryki do przebiegu MLflow za pomocą funkcji mlflow.log_metric(). Na przykład:

mlflow.log_metric("accuracy", 0.92)
mlflow.log_metric("f1_score", 0.88)

c. Logowanie artefaktów

Możesz logować artefakty do przebiegu MLflow za pomocą funkcji mlflow.log_artifact(). Na przykład:

mlflow.log_artifact("model.pkl")
mlflow.log_artifact("plots/feature_importance.png")

2. Zapytywanie i przeglądanie eksperymentów i przebiegów

a. Interfejs użytkownika do śledzenia

MLflow zapewnia interfejs użytkownika do śledzenia oparty na stronie internetowej, który umożliwia przeglądanie i porównywanie eksperymentów i przebiegów. Możesz uzyskać dostęp do interfejsu śledzenia, uruchamiając polecenie mlflow ui.

b. MLflow CLI

Możesz także korzystać z systemu śledzenia MLflow za pomocą interfejsu wiersza poleceń (CLI) MLflow. Na przykład, możesz wyświetlić listę wszystkich eksperymentów w instancji MLflow, używając polecenia mlflow experiments list.

c. MLflow Python API

Oprócz CLI, możesz również używać programowego interfejsu MLflow Python do programowego interakcji z systemem śledzenia. Na przykład, możesz zapytać o wszystkie przebiegi w określonym eksperymencie za pomocą funkcji mlflow.search_runs().

C. Integracja śledzenia MLflow z Databricks

1. Włączanie śledzenia MLflow w Databricks

Aby włączyć śledzenie MLflow w Databricks, musisz skonfigurować swoje środowisko Databricks do korzystania z serwera śledzenia MLflow. Można to zrobić, ustawiając odpowiednie parametry konfiguracji w środowisku Databricks.

2. Śledzenie eksperymentów i przebiegów w Databricks

Po włączeniu śledzenia MLflow w Databricks, możesz używać MLflow Python API do logowania eksperymentów i przebiegów z Databricks notebooks lub jobs. Proces jest podobny do przykładów pokazanych w poprzednim rozdziale.

3. Dostęp do danych śledzenia MLflow w Databricks

Możesz uzyskać dostęp do przechowywanych w środowisku Databricks danych śledzenia MLflow za pomocą MLflow Python API lub Databricks UI. Pozwala to na przeglądanie i porównywanie eksperymentów i przebiegów w ramach ekosystemu Databricks.

Modele MLflow

A. Koncepcja modelu MLflow

1. Format i wersja modelu

Modele MLflow umożliwiają standardowy format pakowania modeli uczenia maszynowego, co pozwala na ich wdrażanie na różne platformy obsługujące. Każdy model może mieć jedno lub więcej "wariantów" (flavors), które są różnymi sposobami reprezentacji modelu (np. TensorFlow, scikit-learn, PyTorch).

2. Wersjonowanie modeli

Modele MLflow zapewniają również system wersjonowania, który umożliwia śledzenie różnych wersji modeli i zarządzanie ich cyklem życia.

B. Logowanie i Rejestrowanie Modeli

1. Logowanie modeli przy użyciu MLflow

a. Logowanie modeli za pomocą API MLflow

Możesz logować modele do MLflow za pomocą funkcji mlflow.log_model(). Na przykład:

import mlflow.sklearn
from sklearn.linear_regression import LinearRegression
 
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
 
mlflow.log_model(model, "linear-regression")

b. Logowanie modeli z popularnych frameworków ML

MLflow zapewnia wbudowane wsparcie dla logowania modeli z różnych frameworków uczenia maszynowego, takich jak scikit-learn, TensorFlow i PyTorch.

2. Rejestrowanie modeli w MLflow Registry

a. Wersjonowanie modelu

Podczas rejestracji modelu w MLflow Registry, możesz określić numer wersji dla modelu. Pozwala to na śledzenie różnych wersji tego samego modelu w czasie.

b. Etapy modelu

MLflow Registry pozwala również na zarządzanie cyklem życia modeli, przechodzącymi przez różne etapy, takie jak "Staging", "Production" i "Archived".

C. Integracja modeli MLflow z Databricks

1. Wdrażanie modeli na platformie Databricks

Możesz wdrażać swoje modele MLflow na platformie Databricks, rejestrując je w MLflow Registry, a następnie korzystając z funkcji Databricks Model Serving do obsługi modeli.

2. Obsługa modeli za pomocą Databricks Model Serving

Databricks Model Serving zapewnia skalowalną i zarządzaną platformę do obsługi modeli MLflow, umożliwiając łatwe wdrażanie i zarządzanie modelami w środowisku produkcyjnym.

3. Monitorowanie i zarządzanie modelami na platformie Databricks

UI platformy Databricks umożliwia monitorowanie i zarządzanie wdrożonymi modelami MLflow, w tym śledzenie wydajności modelu, cofanie się do poprzednich wersji oraz automatyzację promowania i wdrażania modeli.

Projekty MLflow

A. Koncepcja projektów MLflow

1. Struktura i konfiguracja projektu

Projekty MLflow definiują standardowy format pakowania projektów nauki danych, których można łatwo używać wielokrotnie i są odporne na reprodukcję. W tym celu stosuje się strukturę katalogów projektu i plik konfiguracyjny (MLproject), który określa zależności i punkty wejścia projektu.

2. Zarządzanie zależnościami

Projekty MLflow używają plików środowiskowych (np. conda.yaml) do zarządzania zależnościami Twojego projektu, zapewniając, że eksperymenty i workflowy mogą być odtwarzane na różnych środowiskach.

B. Wykonywanie projektów MLflow

1. Wykonywanie projektów lokalnie

Możesz uruchamiać projekt MLflow lokalnie, używając polecenia mlflow run. Spowoduje to utworzenie nowego przebiegu MLflow i wykonanie punktu wejścia projektu.

mlflow run my-project-dir

2. Wykonywanie projektów na platformie Databricks

Możesz również uruchamiać projekty MLflow na platformie Databricks poprzez przesyłanie ich jako pracy (job) lub wykonywanie ich w notatnikach Databricks. Pozwala to na skorzystanie z skalowalnych zasobów obliczeniowych dostarczanych przez platformę Databricks.

C. Integracja projektów MLflow z Databricks

1. Wykonywanie projektów MLflow na platformie Databricks

Aby uruchomić projekt MLflow na platformie Databricks, możesz użyć interfejsu użytkownika Databricks Jobs lub Databricks CLI, aby przesłać projekt jako pracę. Databricks utworzy wtedy nowy przebieg MLflow i wykonanie punktu wejścia projektu.

2. Harmonogramowanie i automatyzacja projektów MLflow na platformie Databricks

Databricks zapewnia również funkcje harmonogramowania i automatyzacji wykonywania projektów MLflow, umożliwiając ustawienie cyklicznych workflowów lub uruchamianie projektów na podstawie określonych zdarzeń lub warunków.

Rejestr MLflow

A. Koncepcja rejestru MLflow

1. Wersjonowanie i etapy modelu

Rejestr MLflow zapewnia skentralizowane repozytorium modeli, które umożliwia śledzenie różnych wersji modeli oraz zarządzanie nimi przez przechodzenie przez różne etapy, takie jak "Staging", "Production" i "Archived".

2. Linia modelu i metadane

Rejestr MLflow śledzi również linię modelu i metadane związane z każdym zarejestrowanym modelem, w tym kod, parametry i metryki użyte do trenowania modelu.

B. Interakcja z rejestracją MLflow

1. Rejestrowanie modeli

Możesz rejestrować modele w rejestrze MLflow za pomocą polecenia mlflow models register lub API MLflow Python.

mlflow.register_model("runs:/run_id/model", "my-model")

2. Przeglądanie i zarządzanie modelamiInterfejs użytkownika Databricks zapewnia interfejs oparty na stronie internetowej do przeglądania i zarządzania zarejestrowanymi modelami w rejestrze MLflow, w tym funkcje do przeglądania wersji modeli, porównywania wydajności modelu i przenoszenia modeli między etapami.

3. Promowanie i przenoszenie etapów modelu

Możesz użyć interfejsu programistycznego MLflow Python lub interfejsu Databricks do automatycznego promowania modeli między różnymi etapami w Rejestrze MLflow, automatyzując proces wdrażania modelu.

from mlflow.tracking.client import MlflowClient
 
client = MlflowClient()
client.transition_model_version_stage(
    name="my-model",
    version=1,
    stage="Produkcja"
)

C. Integracja Rejestru MLflow z Databricks

1. Uzyskiwanie dostępu do Rejestru MLflow z Databricks

Po włączeniu śledzenia MLflow w platformie Databricks, Rejestr MLflow jest automatycznie zintegrowany z Twoim miejscem pracy Databricks, co pozwala na bezpośredni dostęp i zarządzanie zarejestrowanymi modelami za pomocą interfejsu użytkownika Databricks lub za pośrednictwem interfejsu API MLflow Python.

2. Automatyzacja promowania i wdrażania modeli na platformie Databricks

Databricks oferuje funkcje automatyzacji promowania i wdrażania modeli zarejestrowanych w Rejestrze MLflow, takie jak konfigurowanie wyzwalaczy do automatycznego wdrażania nowych wersji modeli na produkcję lub cofania się do wcześniejszych wersji w przypadku problemów.

Zaawansowane tematy

A. Zarządzanie cyklem życia MLflow

1. Monitorowanie i wykrywanie

Możesz skonfigurować systemy monitorowania i wykrywania, aby śledzić wydajność i stan zdrowia Twoich procesów nauczania maszynowego z użyciem MLflow, zapewniając szybkie wykrywanie i rozwiązanie wszelkich problemów.

2. Automatyczne promowanie i wdrażanie modeli

Integrując MLflow z innymi narzędziami i platformami, możesz tworzyć przepływy pracy, które automatycznie promują i wdrażają nowe wersje modeli na produkcję, zmniejszając potrzebę ręcznego zarządzania modelami nauczania maszynowego.

B. Skalowanie MLflow w platformie Databricks

1. Rozproszone uczenie i eksperymenty

Platforma Databricks oferuje funkcje do uruchamiania rozproszonych procesów nauczania maszynowego i eksperymentowania, co pozwala wykorzystać skalowalne zasoby obliczeniowe platformy Databricks do przyspieszenia procesów związanych z MLflow.

2. Równoległe ocenianie i wdrażanie modeli

Databricks umożliwia również równoległe ocenianie i wdrażanie modeli, co pozwala szybko testować i wdrażać wiele wersji modeli w produkcji, dalszo zwiększając wydajność procesów związanych z MLflow.

C. Zarządzanie MLflow i bezpieczeństwo

1. Kontrola dostępu i uprawnienia

Możesz skonfigurować kontrolę dostępu i uprawnienia dla swoich procesów nauczania maszynowego z użyciem MLflow, zapewniając, że tylko upoważnieni użytkownicy mogą uzyskać dostęp do eksperymentów, modeli i innych poufnych danych.

2. Rejestrowanie i zgodność audytu

Databricks oferuje funkcje rejestrowania i audytowania czynności w obrębie procesów nauczania maszynowego z użyciem MLflow, pomagając spełniać wymagania regulacyjne i zgodności dla systemów do nauczania maszynowego.

Podsumowanie

A. Podsumowanie kluczowych pojęć

W tym samouczku omówiliśmy kluczowe komponenty MLflow, w tym śledzenie, modele, projekty i rejestr, oraz jak można je zintegrować z platformą Databricks. Zbadaliśmy korzyści wynikające z użycia MLflow, takie jak możliwość odtwarzalności, współpracy i wdrażania modeli, i

Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)

Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) są rodzajem architektury głębokiego uczenia się, które są szczególnie odpowiednie do przetwarzania i analizy danych wizualnych, takich jak obrazy i wideo. CNN są inspirowane strukturą kory wzrokowej w ludzkim mózgu i są zaprojektowane tak, aby automatycznie uczyć się i wydobywać istotne cechy z danych wejściowych.

Warstwy konwolucyjne

Podstawowym składnikiem CNN jest warstwa konwolucyjna. W tej warstwie zestaw filtrów możliwych do nauczenia (zwanych również jądrami) jest poddawany splotowi z obrazem wejściowym, co daje mapę cech. Filtry są projektowane w celu wykrywania konkretnych cech, takich jak krawędzie, kształty lub tekstury na obrazie wejściowym. Proces konwolucji pozwala na przechwycenie relacji przestrzennych w danych wejściowych, co jest istotne dla zadań takich jak klasyfikacja obrazu i detekcja obiektów.

Oto przykład warstwy konwolucyjnej w PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Zdefiniuj warstwę konwolucyjną
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

W tym przykładzie warstwa konwolucyjna ma 16 filtrów, z których każdy ma rozmiar 3x3 pikseli. Parametr in_channels określa liczbę kanałów wejściowych (w tym przypadku 3 dla obrazu RGB), a parametr out_channels określa liczbę kanałów wyjściowych (16 w tym przykładzie).

Warstwy grupujące

Po warstwach konwolucyjnych, CNN zazwyczaj zawierają warstwy grupujące, które służą do zmniejszenia wymiarów przestrzennych map cech, jednocześnie zachowując najważniejsze informacje. Najczęstsza operacja grupująca to grupowanie maksymalne, które wybiera największą wartość w określonym rozmiarze okna.

Oto przykład warstwy grupującej maksymalnego w PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Zdefiniuj warstwę grupującą maksymalnego
pool_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

W tym przykładzie warstwa grupująca maksymalnego ma rozmiar okna 2x2 i skok 2, co oznacza, że wybierze maksymalną wartość z okna 2x2 i przesunie okno o 2 piksele za każdym razem.

Warstwy w pełni połączone

Po warstwach konwolucyjnych i grupujących, CNN zazwyczaj mają jedną lub więcej warstw w pełni połączonych, które są podobne do warstw stosowanych w tradycyjnych sieciach neuronowych. Te warstwy biorą spłaszczone mapy cech z poprzednich warstw i używają ich do dokonania ostatecznej predykcji, takiej jak etykieta klasy w zadaniu klasyfikacji obrazów.

Oto przykład warstwy w pełni połączonej w PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Zdefiniuj warstwę w pełni połączoną
fc_layer = nn.Linear(in_features=1024, out_features=10)

W tym przykładzie warstwa w pełni połączona ma 1024 cechy wejściowe i 10 cech wyjściowych, które mogą być używane w problemie klasyfikacji z 10 klasami.

Architektury CNN

Istnieje kilka znanych architektur CNN, które zostały opracowane i szeroko stosowane w dziedzinie głębokiego uczenia się. Niektóre z najpopularniejszych to:

  1. LeNet: Jedna z najwcześniejszych i najbardziej wpływowych architektur CNN, opracowana przez Yanna LeCuna w latach 90. Została zaprojektowana do rozpoznawania ręcznie pisanych cyfr.

  2. AlexNet: Opracowana przez Alexa Krizhevsky'ego, Ilya Sutskevera i Geoffrey Hintona w 2012 roku. AlexNet był przełomowy w dziedzinie klasyfikacji obrazów, znacząco przewyższając tradycyjne metody na zbiorze danych ImageNet.

  3. VGGNet: Zaproponowana przez Karen Simonyan i Andrew Zissermana w 2014 roku. VGGNet jest znana ze swojej prostej i spójnej architektury, korzystającej tylko z filtrów konwolucyjnych o rozmiarze 3x3.

  4. GoogLeNet: Wprowadzony przez Christiana Szegedy'ego i jego kolegów w 2014 roku. GoogLeNet wprowadził pojęcie „modułu Inception”, który pozwalał na wydajne obliczenia i poprawę wydajności.

  5. ResNet: Opracowany przez Kaiminga He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Rena i Jianna Suna w 2015 roku. ResNet wprowadził pojęcie połączeń resztkowych, które pomogły rozwiązać problem znikających gradientów w bardzo głębokich sieciach neuronowych.

To tylko kilka przykładów z wielu architektur CNN, które zostały opracowane i są szeroko stosowane w różnych dziedzinach związanych z głębokim uczeniem się.

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN)

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) są rodzajem architektury głębokiego uczenia się, które są szczególnie odpowiednie do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak tekst, mowa i serie czasowe. W przeciwieństwie do jednokierunkowych sieci neuronowych, które przetwarzają dane niezależnie, RNN mają zdolność do przechowywania "pamięci" poprzednich wejść, co pozwala im lepiej uchwycić kontekstowe informacje w danych.

Podstawowa struktura RNN

Podstawowa struktura RNN składa się z ukrytego stanu, który jest aktualizowany w każdym kroku czasowym na podstawie bieżącego wejścia i poprzedniego ukrytego stanu. Pozwala to RNN na naukę wzorców i zależności w danych sekwencyjnych.

Oto prosty przykład komórki RNN w PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Zdefiniuj komórkę RNN
rnn_cell = nn.RNNCell(input_size=10, hidden_size=32)

W tym przykładzie komórka RNN przyjmuje wejście o rozmiarze 10 i ma ukryty stan o rozmiarze 32.

Sieć pamięci krótkotrwałej (LSTM)

Jednym z głównych wyzwań stawianych przed podstawowymi RNN jest problem znikającego gradientu, gdzie gradienty mogą stać się bardzo małe podczas propagacji wstecznej przez sieć. Może to sprawić, że RNN jest trudniejsza w uczeniu długotrwałych zależności w danych.

Aby rozwiązać ten problem, wprowadzono bardziej zaawansowany typ RNN, nazwany długotrwałą pamięcią krótkotrwałą (LSTM). LSTM korzysta z bardziej złożonej struktury komórki, która obejmuje bramy do kontrolowania przepływu informacji, co pozwala mu lepiej uchwycić długotrwałe zależności.

Oto przykład warstwy LSTM w PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Zdefiniuj warstwę LSTM
lstm_layer = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=32, num_layers=2, batch_first=True)

W tym przykładzie warstwa LSTM ma wejście o rozmiarze 10, ukryty stan o rozmiarze 32 i składa się z 2 warstw. Parametr batch_first wskazuje, że tensor wejściowy ma wymiar partii jako pierwszy wymiar.

Jednostka rekurencyjna z bramkami (GRU)

Innym wariantem RNN jest jednostka rekurencyjna z bramkami (GRU), która jest podobna do LSTMs, ale ma prostszą strukturę. GRUs są znane z dobrej wydajności w różnych zadaniach, jednocześnie będąc bardziej efektywne obliczeniowo niż LSTMs.

Oto przykład warstwy GRU w PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Zdefiniuj warstwę GRU
gru_layer = nn.GRU(input_size=10, hidden_size=32, num_layers=2, batch_first=True)

W tym przykładzie warstwa GRU pobiera wejście o rozmiarze 10, ma ukryty stan o rozmiarze 32 i składa się z 2 warstw. Parametr batch_first jest ustawiony na True, podobnie jak w przykładzie LSTM.

Zastosowania RNN

RNN zostały z powodzeniem zastosowane w szerokim zakresie zadań, w tym:

  1. Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP): RNN są szeroko stosowane do zadań takich jak modelowanie języka, generowanie tekstu i tłumaczenie maszynowe.
  2. Rozpoznawanie Mowy: RNN mogą być używane do transkrypcji mowy na tekst, wykorzystując ich zdolność do przetwarzania danych sekwencyjnych.
  3. Prognozowanie Szeregów Czasowych: RNN można używać do prognozowania danych szeregów czasowych, takich jak ceny akcji lub wzorce pogodowe.
  4. Przetwarzanie Wideo: RNN można używać do zadań takich jak klasyfikacja wideo i rozpoznawanie działań, gdzie informacje czasowe w wideo są kluczowe.

Generatywne Sieci Adwersarialne (GAN)

Generatywne Sieci Adwersarialne (GAN) są rodzajem architektury głębokiego uczenia, które są projektowane do generowania nowych danych, takich jak obrazy lub tekst, które są podobne do danych treningowych. GANy składają się z dwóch sieci neuronowych, które są szkolone w sposób adwersarialny: sieci generatora i sieci dyskryminatora.

Architektura GAN

Sieć generatora jest odpowiedzialna za generowanie nowych danych, podczas gdy sieć dyskryminatora jest szkolona do rozróżniania między wygenerowanymi danymi a prawdziwymi danymi ze zbioru treningowego. Obie sieci są szkolone w sposób konkurencyjny, gdzie generator stara się oszukać dyskryminator, a dyskryminator stara się dokładnie zidentyfikować wygenerowane dane.

Oto prosty przykład architektury GAN w PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# Definiowanie sieci generatora
generator = nn.Sequential(
    nn.Linear(100, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, 784),
    nn.Tanh()
)
 
# Definiowanie sieci dyskryminatora
dyskryminator = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),
    nn.LeakyReLU(0.2),
    nn.Linear(256, 1),
    nn.Sigmoid()
)

W tym przykładzie sieć generatora pobiera wejście o wymiarze 100 (zwykle wektor losowego szumu) i generuje wyjście o wymiarze 784 (obraz pikseli 28x28). Sieć dyskryminatora pobiera wejście o wymiarze 784 (obraz) i generuje pojedynczą wartość między 0 a 1, reprezentującą prawdopodobieństwo, że dane wejściowe są prawdziwym obrazem ze zbioru treningowego.

Szkolenie GAN

Proces szkolenia GAN polega na alternowaniu między trenowaniem generatora i dyskryminatora. Generator jest szkolony w celu minimalizacji funkcji straty, co skutkuje generowaniem danych, które dyskryminator źle sklasyfikuje jako prawdziwe. Dyskryminator jest szkolony w celu maksymalizacji funkcji straty, co skutkuje poprawnym klasyfikowaniem prawdziwych i wygenerowanych danych.

Oto prosty przykład pętli szkolenia GAN w PyTorch:

import torch.optim as optim
 
# Definiowanie optymalizatorów dla generatora i dyskryminatora
generator_optimizer = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
dyskryminator_optimizer = optim.Adam(dyskryminator.parameters(), lr=0.0002)
 
for epoka in zakres(num_epok):
    # Trenowanie dyskryminatora
    dyskryminator_optimizer.zero_grad()
    prawdziwe_dane = pobierz_prawdziwe_dane()
    wynik_prawdziwy = dyskryminator(prawdziwe_dane)
    strata_prawdziwa = kryterium(wynik_prawdziwy, torch.ones_like(wynik_prawdziwy))
    
    szum = pobierz_szum(rozmiar_partii, 100)
    wygenerowane_dane = generator(szum)
    wynik_wygenerowany = dyskryminator(wygenerowane_dane.detach())
    strata_wygenerowana = kryterium(wynik_wygenerowany, torch.zeros_like(wynik_wygenerowany))
    strata_dyskryminatora = (strata_prawdziwa + strata_wygenerowana) / 2
    strata_dyskryminatora.backward()
    dyskryminator_optimizer.step()
    
    # Trenowanie generatora
    generator_optimizer.zero_grad()
    szum = pobierz_szum(rozmiar_partii, 100)
    wygenerowane_dane = generator(szum)
    wynik_wygenerowany = dyskryminator(wygenerowane_dane)
    strata_generatora = kryterium(wynik_wygenerowany, torch.ones_like(wynik_wygenerowany))
    strata_generatora.backward()
    generator_optimizer.step()

W tym przykładzie dyskryminator jest szkolony zarówno na prawdziwych, jak i wygenerowanych danych, podczas gdy generator jest szkolony w celu generowania danych, które dyskryminator sklasyfikuje jako prawdziwe.

Zastosowania GAN

GANy zostały z powodzeniem zastosowane w szerokim zakresie zastosowań, w tym:

  1. Generowanie Obrazów: GANy można używać do generowania realistycznie wyglądających obrazów, takich jak twarze, krajobrazy lub dzieła sztuki.
  2. Generowanie Tekstu: GANy można używać do generowania spójnego i naturalnie brzmiącego tekstu, takiego jak artykuły informacyjne lub twórcze pisanie.
  3. Super-Rozdzielczość: GANy można używać do generowania obrazów o wysokiej rozdzielczości na podstawie niskiej rozdzielczości, efektywnie "powiększając" obraz.
  4. Tłumaczenie Domen: GANy można używać do tłumaczenia obrazów lub tekstu z jednej domeny na drugą, na przykład zamieniając szkic w realistyczny obraz.

Podsumowanie

W tym samouczku omówiliśmy kluczowe pojęcia i architektury głębokiego uczenia, w tym jednowarstwowe sieci neuronowe, konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i generatywne sieci adwersarialne (GAN). Przedstawiliśmy konkretne przykłady i fragmenty kodu, aby zilustrować implementację tych modeli przy użyciu PyTorch.

Głębokie uczenie to dynamicznie rozwijająca się dziedzina z licznych zastosowań w różnych dziedzinach, od komputerowego przetwarzania obrazów i przetwarzania języka naturalnego po robotykę i opiekę zdrowotną. W miarę jak dziedzina ta będzie się rozwijać, ważne jest, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami i stale poszukiwać nowych i innowacyjnych sposobów zastosowania tych technik do rozwiązywania

Jak łatwo zrozumieć szkolenie LLM dla początkującychJak łatwo zrozumieć ResNet w PyTorch