Uvod u kompresiju modela
Kompresija modela je proces koji ima za cilj smanjenje složenosti i veličine modela strojnog učenja ili dubokog učenja kako bi se poboljšale njihove performanse i smanjili resursi potrebni za implementaciju. Ovo je posebno korisno u aplikacijama u kojima je dostupna ograničena memorija ili računarska snaga, kao što su pametni telefoni ili drugi uređaji sa manjim kapacitetom memorije. Primarni cilj je održati tačnost modela uz smanjenje njegove veličine i računskih zahtjeva.
Postoji nekoliko tehnika za postizanje ovog cilja, kao što su obrezivanje, kvantizacija i destilacija znanja. U ovom članku ćemo se fokusirati na praktičan pristup komprimiranju modela korištenjem programskog jezika Python, pružajući postupna objašnjenja i primjer koda.
Kompresija modela sa TensorFlow i Keras
U ovom članku ćemo koristiti popularne okvire dubokog učenja, TensorFlow i Keras, da pokaže kako komprimirati i optimizirati konvolucionu neuronsku mrežu (CNN) – moćan model koji se obično koristi za zadatke klasifikacije slika u modi i drugim domenima.
Prije nego što uđemo u rješenje, hajde da prvo opišemo problem i predstavimo neke bitne biblioteke i funkcije uključene u kompresiju modela.
- problem: Imamo CNN visokih performansi prethodno obučen za veliki skup podataka za svrhe klasifikacije slika. Model je složen i ima veliki memorijski otisak, što može postati problematično za primenu na uređajima sa ograničenim resursima kao što su mobilni telefoni ili IoT uređaji.
- Cilj: Komprimirati CNN model uz zadržavanje njegove točnosti i performansi.
Da bismo postigli željeni cilj, istražit ćemo korištenjem 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 širinu bita težina modela i aktivacija, što dovodi do smanjenog prostora za skladištenje i bržeg izračunavanja.
Objašnjenje korak po korak – Primjer kompresije modela
Radi jednostavnosti, pretpostavimo da imamo prethodno obučeni CNN model u Kerasu za klasifikaciju modnih slika. Koristićemo TensorFlowov komplet alata za optimizaciju modela da komprimujemo ovaj model koristeći prethodno pomenute 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 koristiti model orezivanje, 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, primenimo 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 i rezanja i kvantizacije, model je sada komprimiran i spreman za primenu.
Ukratko, pokazali smo kako komprimirati unaprijed obučeni CNN model koristeći TensorFlow i Keras. Ove tehnike će pomoći u smanjenju složenosti, memorijskog otiska i računskih zahtjeva modela bez značajnog ugrožavanja njihove tačnosti, omogućavajući lakše korištenje na uređajima sa ograničenim resursima u modnoj industriji i šire.
