Uvod u kompresiju modela
Kompresija modela je proces koji ima za cilj smanjiti složenost i veličinu modela strojnog učenja ili dubokog učenja kako bi se poboljšala njihova izvedba i smanjili resursi potrebni za implementaciju. Ovo je posebno korisno u aplikacijama gdje je dostupna ograničena pohrana ili računalna snaga, kao što su pametni telefoni ili drugi uređaji s manjim memorijskim kapacitetom. Primarni cilj je održati točnost modela uz smanjenje njegove veličine i računalnih zahtjeva.
Postoji nekoliko tehnika za postizanje ovog cilja, kao što su obrezivanje, kvantizacija i destilacija znanja. U ovom ćemo se članku usredotočiti na praktičan pristup komprimiranju modela pomoću programskog jezika Python, pružajući objašnjenja korak po korak i ogledni kod.
Kompresija modela uz TensorFlow i Keras
U ovom članku koristit ćemo popularne okvire dubokog učenja, TensorFlow i Keras, kako bi se pokazalo kako komprimirati i optimizirati konvolucionarnu neuronsku mrežu (CNN) – moćan model koji se obično koristi za zadatke klasifikacije slika u modi i drugim domenama.
Prije nego što se upustimo u rješenje, prvo ocrtajmo problem i predstavimo neke bitne biblioteke i funkcije uključene u kompresiju modela.
- Problem: Imamo CNN visokih performansi unaprijed obučen na velikom skupu podataka za potrebe klasifikacije slika. Model je složen i ima veliki memorijski otisak, što može postati problematično za implementaciju na uređajima s ograničenim resursima kao što su mobilni telefoni ili IoT uređaji.
- Cilj: Komprimirati CNN model uz zadržavanje njegove točnosti i performansi.
Kako bismo postigli željeni cilj, istražit ćemo korištenje sljedećih tehnika kompresije modela u Pythonu:
1. Obrezivanje modela: Ova tehnika uklanja nepotrebne težine ili neurone u modelu, smanjujući njegovu složenost i veličinu.
2. Kvantizacija modela: Ovaj pristup smanjuje bitnu širinu težina i aktivacija modela, što dovodi do smanjenog prostora za pohranu i bržeg izračuna.
Objašnjenje korak po korak – primjer kompresije modela
Radi jednostavnosti, pretpostavimo da imamo unaprijed obučen model CNN-a u Kerasu za klasifikaciju modnih slika. Koristit ćemo TensorFlow alat za optimizaciju modela za komprimiranje ovog modela koristeći prethodno navedene tehnike.
# Import necessary libraries import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers from tensorflow_model_optimization import sparsity import numpy as np
Prvo ćemo upotrijebiti obrezivanje modela, koristeći funkciju `PruneLowMagnitude` dostupnu u biblioteci za optimizaciju modela TensorFlow.
# Load the pre-trained CNN model
model = keras.models.load_model("path/to/your/pretrained/model")
# Define the pruning configurations
pruning_params = {
'pruning_schedule': sparsity.ConstantSparsity(0.5, begin_step=2000, frequency=100)
}
# Apply pruning to the model
pruned_model = sparsity.prune_low_magnitude(model, **pruning_params)
Zatim, primijenimo kvantizaciju modela koristeći TensorFlow Lite.
# Convert the pruned model to TensorFlow Lite format converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(pruned_model) converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT] # Apply quantization quantized_model = converter.convert()
Nakon primjene rezanja i kvantizacije, model je sada komprimiran i spreman za implementaciju.
Ukratko, pokazali smo kako komprimirati unaprijed obučeni CNN model koristeći TensorFlow i Keras. Ove tehnike pomoći će u smanjenju složenosti, memorijskog otiska i računalnih zahtjeva modela bez značajnog ugrožavanja njihove točnosti, omogućujući lakšu implementaciju na uređajima s ograničenim resursima u modnoj industriji i šire.
