 TensorFlow.org पर देखें |  Google Colab में चलाएं |  GitHub पर स्रोत देखें |  नोटबुक डाउनलोड करें |
दोष सहिष्णुता समय-समय पर ट्रैक करने योग्य वस्तुओं की स्थिति को बचाने के एक तंत्र को संदर्भित करता है, जैसे कि पैरामीटर और मॉडल। यह आपको प्रशिक्षण के दौरान प्रोग्राम/मशीन की विफलता की स्थिति में उन्हें पुनर्प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।
यह मार्गदर्शिका पहले दर्शाती है कि tf.estimator.Estimator के साथ प्रशिक्षण में tf.estimator.Estimator को tf.estimator.RunConfig के साथ मीट्रिक बचत निर्दिष्ट करके कैसे जोड़ा जाए। फिर, आप सीखेंगे कि दो तरीकों से Tensorflow 2 में प्रशिक्षण के लिए दोष सहिष्णुता को कैसे लागू किया जाए:
- यदि आप
Model.fitAPI का उपयोग करते हैं, तो आप इसेtf.keras.callbacks.BackupAndRestoreकॉलबैक पास कर सकते हैं। - यदि आप एक कस्टम प्रशिक्षण लूप (
tf.GradientTapeके साथ) का उपयोग करते हैं, तो आपtf.train.Checkpointऔरtf.train.CheckpointManagerAPI का उपयोग करके मनमाने ढंग से चौकियों को सहेज सकते हैं।
ये दोनों विधियाँ चेकपॉइंट फ़ाइलों में प्रशिक्षण स्थिति का बैकअप लेंगी और पुनर्स्थापित करेंगी।
सेट अप
import tensorflow.compat.v1 as tf1
import tensorflow as tf
import numpy as np
import tempfile
import time
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
TensorFlow 1: tf.estimator.RunConfig के साथ चौकियों को सहेजें
TensorFlow 1 में, आप tf.estimator.RunConfig को कॉन्फ़िगर करके प्रत्येक चरण में चौकियों को सहेजने के लिए tf.estimator को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।
इस उदाहरण में, एक हुक लिखकर शुरू करें जो पांचवीं चेकपॉइंट के दौरान कृत्रिम रूप से एक त्रुटि फेंकता है:
class InterruptHook(tf1.train.SessionRunHook):
# A hook for artificially interrupting training.
def begin(self):
self._step = -1
def before_run(self, run_context):
self._step += 1
def after_run(self, run_context, run_values):
if self._step == 5:
raise RuntimeError('Interruption')
इसके बाद, प्रत्येक चेकपॉइंट को बचाने और MNIST डेटासेट का उपयोग करने के लिए tf.estimator.Estimator कॉन्फ़िगर करें:
feature_columns = [tf1.feature_column.numeric_column("x", shape=[28, 28])]
config = tf1.estimator.RunConfig(save_summary_steps=1,
save_checkpoints_steps=1)
path = tempfile.mkdtemp()
classifier = tf1.estimator.DNNClassifier(
feature_columns=feature_columns,
hidden_units=[256, 32],
optimizer=tf1.train.AdamOptimizer(0.001),
n_classes=10,
dropout=0.2,
model_dir=path,
config = config
)
train_input_fn = tf1.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x={"x": x_train},
y=y_train.astype(np.int32),
num_epochs=10,
batch_size=50,
shuffle=True,
)
INFO:tensorflow:Using config: {'_model_dir': '/tmp/tmpv15yxr9g', '_tf_random_seed': None, '_save_summary_steps': 1, '_save_checkpoints_steps': 1, '_save_checkpoints_secs': None, '_session_config': allow_soft_placement: true
graph_options {
rewrite_options {
meta_optimizer_iterations: ONE
}
}
, '_keep_checkpoint_max': 5, '_keep_checkpoint_every_n_hours': 10000, '_log_step_count_steps': 100, '_train_distribute': None, '_device_fn': None, '_protocol': None, '_eval_distribute': None, '_experimental_distribute': None, '_experimental_max_worker_delay_secs': None, '_session_creation_timeout_secs': 7200, '_checkpoint_save_graph_def': True, '_service': None, '_cluster_spec': ClusterSpec({}), '_task_type': 'worker', '_task_id': 0, '_global_id_in_cluster': 0, '_master': '', '_evaluation_master': '', '_is_chief': True, '_num_ps_replicas': 0, '_num_worker_replicas': 1}
WARNING:tensorflow:From /tmp/ipykernel_20837/314197976.py:17: The name tf.estimator.inputs is deprecated. Please use tf.compat.v1.estimator.inputs instead.
WARNING:tensorflow:From /tmp/ipykernel_20837/314197976.py:17: The name tf.estimator.inputs.numpy_input_fn is deprecated. Please use tf.compat.v1.estimator.inputs.numpy_input_fn instead.
मॉडल का प्रशिक्षण शुरू करें। आपके द्वारा पहले परिभाषित किए गए हुक द्वारा एक कृत्रिम अपवाद उठाया जाएगा।
try:
classifier.train(input_fn=train_input_fn,
hooks=[InterruptHook()],
max_steps=10)
except Exception as e:
print(f'{type(e).__name__}:{e}')
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/training_util.py:397: Variable.initialized_value (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use Variable.read_value. Variables in 2.X are initialized automatically both in eager and graph (inside tf.defun) contexts. WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/inputs/queues/feeding_queue_runner.py:65: QueueRunner.__init__ (from tensorflow.python.training.queue_runner_impl) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: To construct input pipelines, use the `tf.data` module. WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/inputs/queues/feeding_functions.py:491: add_queue_runner (from tensorflow.python.training.queue_runner_impl) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: To construct input pipelines, use the `tf.data` module. INFO:tensorflow:Calling model_fn. INFO:tensorflow:Done calling model_fn. INFO:tensorflow:Create CheckpointSaverHook. INFO:tensorflow:Graph was finalized. INFO:tensorflow:Running local_init_op. INFO:tensorflow:Done running local_init_op. WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/monitored_session.py:914: start_queue_runners (from tensorflow.python.training.queue_runner_impl) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: To construct input pipelines, use the `tf.data` module. INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 0... INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 0 into /tmp/tmpv15yxr9g/model.ckpt. INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 0... INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 1... INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 1 into /tmp/tmpv15yxr9g/model.ckpt. INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 1... INFO:tensorflow:loss = 118.92192, step = 0 INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 2... INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 2 into /tmp/tmpv15yxr9g/model.ckpt. INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 2... INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 3... INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 3 into /tmp/tmpv15yxr9g/model.ckpt. INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 3... INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 4... INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 4 into /tmp/tmpv15yxr9g/model.ckpt. INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 4... INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 5... INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 5 into /tmp/tmpv15yxr9g/model.ckpt. WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py:1054: remove_checkpoint (from tensorflow.python.training.checkpoint_management) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use standard file APIs to delete files with this prefix. INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 5... INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 6... INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 6 into /tmp/tmpv15yxr9g/model.ckpt. INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 6... RuntimeError:Interruption
अंतिम सहेजे गए चेकपॉइंट का उपयोग करके tf.estimator.Estimator का पुनर्निर्माण करें और प्रशिक्षण जारी रखें:
classifier = tf1.estimator.DNNClassifier(
feature_columns=feature_columns,
hidden_units=[256, 32],
optimizer=tf1.train.AdamOptimizer(0.001),
n_classes=10,
dropout=0.2,
model_dir=path,
config = config
)
classifier.train(input_fn=train_input_fn,
max_steps = 10)
INFO:tensorflow:Using config: {'_model_dir': '/tmp/tmpv15yxr9g', '_tf_random_seed': None, '_save_summary_steps': 1, '_save_checkpoints_steps': 1, '_save_checkpoints_secs': None, '_session_config': allow_soft_placement: true
graph_options {
rewrite_options {
meta_optimizer_iterations: ONE
}
}
, '_keep_checkpoint_max': 5, '_keep_checkpoint_every_n_hours': 10000, '_log_step_count_steps': 100, '_train_distribute': None, '_device_fn': None, '_protocol': None, '_eval_distribute': None, '_experimental_distribute': None, '_experimental_max_worker_delay_secs': None, '_session_creation_timeout_secs': 7200, '_checkpoint_save_graph_def': True, '_service': None, '_cluster_spec': ClusterSpec({}), '_task_type': 'worker', '_task_id': 0, '_global_id_in_cluster': 0, '_master': '', '_evaluation_master': '', '_is_chief': True, '_num_ps_replicas': 0, '_num_worker_replicas': 1}
INFO:tensorflow:Calling model_fn.
INFO:tensorflow:Done calling model_fn.
INFO:tensorflow:Create CheckpointSaverHook.
INFO:tensorflow:Graph was finalized.
INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/tmpv15yxr9g/model.ckpt-6
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py:1161: get_checkpoint_mtimes (from tensorflow.python.training.checkpoint_management) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use standard file utilities to get mtimes.
INFO:tensorflow:Running local_init_op.
INFO:tensorflow:Done running local_init_op.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 6...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 6 into /tmp/tmpv15yxr9g/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 6...
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 7...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 7 into /tmp/tmpv15yxr9g/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 7...
INFO:tensorflow:loss = 105.44863, step = 6
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 8...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 8 into /tmp/tmpv15yxr9g/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 8...
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 9...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 9 into /tmp/tmpv15yxr9g/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 9...
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 10...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 10 into /tmp/tmpv15yxr9g/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 10...
INFO:tensorflow:Loss for final step: 100.47882.
<tensorflow_estimator.python.estimator.canned.dnn.DNNClassifier at 0x7fcfe8165150>
TensorFlow 2: कॉलबैक और Model.fit के साथ बैकअप लें और पुनर्स्थापित करें
TensorFlow 2 में, यदि आप प्रशिक्षण के लिए Model.fit API का उपयोग करते हैं, तो आप दोष सहिष्णुता कार्यक्षमता जोड़ने के लिए tf.keras.callbacks.BackupAndRestore कॉलबैक प्रदान कर सकते हैं।
इसे प्रदर्शित करने में सहायता के लिए, आइए पहले कॉलबैक क्लास को परिभाषित करके शुरू करें जो कृत्रिम रूप से पांचवें चेकपॉइंट के दौरान एक त्रुटि फेंकता है:
class InterruptingCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
# A callback for artificially interrupting training.
def on_epoch_end(self, epoch, log=None):
if epoch == 4:
raise RuntimeError('Interruption')
फिर, एक साधारण केरस मॉडल को परिभाषित और त्वरित करें, हानि फ़ंक्शन को परिभाषित करें, Model.compile को कॉल करें, और एक tf.keras.callbacks.BackupAndRestore कॉलबैक सेट करें जो एक अस्थायी निर्देशिका में चौकियों को बचाएगा:
def create_model():
return tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
model = create_model()
model.compile(optimizer='adam',
loss=loss,
metrics=['accuracy'],
steps_per_execution=10)
log_dir = tempfile.mkdtemp()
backup_restore_callback = tf.keras.callbacks.BackupAndRestore(
backup_dir = log_dir
)
अब, Model.fit के साथ मॉडल का प्रशिक्षण शुरू करें। प्रशिक्षण के दौरान, ऊपर परिभाषित backup_restore_callback के लिए चौकियों को सहेजा जाएगा, जबकि InterruptingCallback कॉलबैक विफलता का अनुकरण करने के लिए एक कृत्रिम अपवाद उठाएगा।
try:
model.fit(x=x_train,
y=y_train,
epochs=10,
validation_data=(x_test, y_test),
callbacks=[backup_restore_callback, InterruptingCallback()])
except Exception as e:
print(f'{type(e).__name__}:{e}')
Epoch 1/10 1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.2186 - accuracy: 0.9352 - val_loss: 0.1267 - val_accuracy: 0.9615 Epoch 2/10 1875/1875 [==============================] - 2s 1ms/step - loss: 0.0967 - accuracy: 0.9700 - val_loss: 0.0910 - val_accuracy: 0.9718 Epoch 3/10 1875/1875 [==============================] - 2s 1ms/step - loss: 0.0687 - accuracy: 0.9784 - val_loss: 0.0679 - val_accuracy: 0.9797 Epoch 4/10 1875/1875 [==============================] - 2s 1ms/step - loss: 0.0527 - accuracy: 0.9829 - val_loss: 0.0623 - val_accuracy: 0.9814 Epoch 5/10 1860/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0434 - accuracy: 0.9857RuntimeError:Interruption
इसके बाद, केरस मॉडल को इंस्टेंट करें, Model.compile को कॉल करें, और पहले से सहेजे गए चेकपॉइंट से Model.fit के साथ मॉडल का प्रशिक्षण जारी रखें:
model = create_model()
model.compile(optimizer='adam',
loss=loss,
metrics=['accuracy'],
steps_per_execution=10)
model.fit(x=x_train,
y=y_train,
epochs=10,
validation_data=(x_test, y_test),
callbacks=[backup_restore_callback])
Epoch 6/10 1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.0370 - accuracy: 0.9879 - val_loss: 0.0732 - val_accuracy: 0.9791 Epoch 7/10 1875/1875 [==============================] - 2s 1ms/step - loss: 0.0306 - accuracy: 0.9898 - val_loss: 0.0601 - val_accuracy: 0.9827 Epoch 8/10 1875/1875 [==============================] - 2s 1ms/step - loss: 0.0259 - accuracy: 0.9913 - val_loss: 0.0655 - val_accuracy: 0.9819 Epoch 9/10 1875/1875 [==============================] - 2s 1ms/step - loss: 0.0244 - accuracy: 0.9918 - val_loss: 0.0746 - val_accuracy: 0.9812 Epoch 10/10 1875/1875 [==============================] - 2s 1ms/step - loss: 0.0221 - accuracy: 0.9923 - val_loss: 0.0818 - val_accuracy: 0.9813 <keras.callbacks.History at 0x7fcfe0647350>
TensorFlow 2: कस्टम प्रशिक्षण लूप के साथ मैन्युअल चौकियों को लिखें
यदि आप TensorFlow 2 में एक कस्टम प्रशिक्षण लूप का उपयोग करते हैं, तो आप tf.train.Checkpoint और tf.train.CheckpointManager API के साथ एक दोष सहिष्णुता तंत्र को लागू कर सकते हैं।
यह उदाहरण दर्शाता है कि कैसे:
- मैन्युअल रूप से एक चेकपॉइंट बनाने के लिए
tf.train.Checkpointऑब्जेक्ट का उपयोग करें, जहां ट्रैक करने योग्य ऑब्जेक्ट जिन्हें आप सहेजना चाहते हैं, उन्हें विशेषताओं के रूप में सेट किया गया है। - एक से अधिक चौकियों को प्रबंधित करने के लिए
tf.train.CheckpointManagerका उपयोग करें।
केरस मॉडल, ऑप्टिमाइज़र और लॉस फंक्शन को परिभाषित और इंस्टेंट करके शुरू करें। फिर, एक Checkpoint बनाएं जो ट्रैक करने योग्य राज्यों (मॉडल और ऑप्टिमाइज़र) के साथ दो ऑब्जेक्ट्स का प्रबंधन करता है, साथ ही एक अस्थायी निर्देशिका में कई CheckpointManager को लॉग इन करने और रखने के लिए एक चेकपॉइंट मैनेजर भी है।
model = create_model()
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.001)
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
log_dir = tempfile.mkdtemp()
epochs = 5
steps_per_epoch = 5
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model=model, optimizer=optimizer)
checkpoint_manager = tf.train.CheckpointManager(
checkpoint, log_dir, max_to_keep=2)
अब, एक कस्टम प्रशिक्षण लूप लागू करें जहां पहले युग के बाद हर बार एक नया युग शुरू होता है, अंतिम चेकपॉइंट लोड होता है:
for epoch in range(epochs):
if epoch > 0:
tf.train.load_checkpoint(save_path)
print(f"\nStart of epoch {epoch}")
for step in range(steps_per_epoch):
with tf.GradientTape() as tape:
logits = model(x_train, training=True)
loss_value = loss_fn(y_train, logits)
grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_weights)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))
save_path = checkpoint_manager.save()
print(f"Checkpoint saved to {save_path}")
print(f"Training loss at step {step}: {loss_value}")
Start of epoch 0 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-1 Training loss at step 0: 2.3636362552642822 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-2 Training loss at step 1: 2.3626415729522705 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-3 Training loss at step 2: 2.3613197803497314 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-4 Training loss at step 3: 2.360600233078003 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-5 Training loss at step 4: 2.3589422702789307 Start of epoch 1 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-6 Training loss at step 0: 2.3563339710235596 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-7 Training loss at step 1: 2.3568854331970215 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-8 Training loss at step 2: 2.354109287261963 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-9 Training loss at step 3: 2.3532731533050537 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-10 Training loss at step 4: 2.351112127304077 Start of epoch 2 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-11 Training loss at step 0: 2.348905563354492 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-12 Training loss at step 1: 2.349478006362915 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-13 Training loss at step 2: 2.3487260341644287 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-14 Training loss at step 3: 2.345991611480713 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-15 Training loss at step 4: 2.3451104164123535 Start of epoch 3 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-16 Training loss at step 0: 2.3441312313079834 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-17 Training loss at step 1: 2.341529130935669 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-18 Training loss at step 2: 2.342329263687134 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-19 Training loss at step 3: 2.340449571609497 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-20 Training loss at step 4: 2.3367927074432373 Start of epoch 4 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-21 Training loss at step 0: 2.3366076946258545 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-22 Training loss at step 1: 2.335028886795044 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-23 Training loss at step 2: 2.3338520526885986 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-24 Training loss at step 3: 2.3345272541046143 Checkpoint saved to /tmp/tmpnr4ss2g8/ckpt-25 Training loss at step 4: 2.332385301589966
अगले कदम
TensorFlow 2 में दोष सहिष्णुता और चेकपॉइंटिंग के बारे में अधिक जानने के लिए, निम्नलिखित दस्तावेज़ों पर विचार करें:
-
tf.keras.callbacks.BackupAndRestoreकॉलबैक API दस्तावेज़। -
tf.train.Checkpointऔरtf.train.CheckpointManagerAPI दस्तावेज़। - लेखन चौकियों अनुभाग सहित प्रशिक्षण चौकियों की मार्गदर्शिका।
आपको वितरित प्रशिक्षण से संबंधित निम्नलिखित सामग्री भी उपयोगी लग सकती है:
- केरस ट्यूटोरियल के साथ बहु-कार्यकर्ता प्रशिक्षण में दोष सहिष्णुता अनुभाग।
- पैरामीटर सर्वर प्रशिक्षण ट्यूटोरियल में हैंडिंग कार्य विफलता अनुभाग।