Примечание. Весь код для автономного примера, воспроизводящего мою проблему, можно найти ниже.
У меня есть экземпляр tf.keras.models.Model и tf.keras.models.Model нужно обучить его с помощью обучающего цикла, написанного на низкоуровневом API TensorFlow.
Проблема: Обучение одной и той же модели tf.keras один раз с помощью стандартного низкоуровневого обучающего цикла model.fit() и один раз с собственным model.fit() дает очень разные результаты. Я хотел бы узнать, что я делаю неправильно в моей низкоуровневой тренировке TF.
Модель представляет собой простую модель классификации изображений, которую я тренирую на Caltech256 (ссылка на tfrecords ниже).
При использовании низкоуровневого тренировочного цикла TensorFlow потери на обучение сначала уменьшаются, как и должно, но затем, после всего лишь 1000 шагов тренировки, плато потери, а затем снова начинает увеличиваться:
Обучение той же модели на том же наборе данных с использованием обычного цикла обучения Keras, с другой стороны, работает как ожидалось:
Чего мне не хватает в моей низкоуровневой тренировочной петле TensorFlow?
Вот код для воспроизведения проблемы (скачайте TFRecords по ссылке внизу):
import tensorflow as tf
from tqdm import trange
import sys
import glob
import os
sess = tf.Session()
tf.keras.backend.set_session(sess)
num_classes = 257
image_size = (224, 224, 3)
# Build a tf.data.Dataset from TFRecords.
tfrecord_directory = 'path/to/tfrecords/directory'
tfrecord_filennames = glob.glob(os.path.join(tfrecord_directory, '*.tfrecord'))
feature_schema = {'image': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'filename': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64)}
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tfrecord_filennames)
dataset = dataset.shuffle(len(tfrecord_filennames)) # Shuffle the TFRecord file names.
dataset = dataset.flat_map(lambda filename: tf.data.TFRecordDataset(filename))
dataset = dataset.map(lambda single_example_proto: tf.parse_single_example(single_example_proto, feature_schema)) # Deserialize tf.Example objects.
dataset = dataset.map(lambda sample: (sample['image'], sample['label']))
dataset = dataset.map(lambda image, label: (tf.image.decode_jpeg(image, channels=3), label)) # Decode JPEG images.
dataset = dataset.map(lambda image, label: (tf.image.resize_image_with_pad(image, target_height=image_size[0], target_width=image_size[1]), label))
dataset = dataset.map(lambda image, label: (tf.image.per_image_standardization(image), label))
dataset = dataset.map(lambda image, label: (image, tf.one_hot(indices=label, depth=num_classes))) # Convert labels to one-hot format.
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000)
dataset = dataset.repeat()
dataset = dataset.batch(32)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
features, labels = iterator.get_next()
# Build a simple model.
input_tensor = tf.keras.layers.Input(shape=image_size)
x = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), strides=(2,2), activation='relu', kernel_initializer='he_normal')(input_tensor)
x = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), strides=(2,2), activation='relu', kernel_initializer='he_normal')(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), strides=(2,2), activation='relu', kernel_initializer='he_normal')(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(256, (3,3), strides=(2,2), activation='relu', kernel_initializer='he_normal')(x)
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation=None, kernel_initializer='he_normal')(x)
model = tf.keras.models.Model(input_tensor, x)
Это простой обучающий цикл TensorFlow:
# Build the training-relevant part of the graph.
model_output = model(features)
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=tf.stop_gradient(labels), logits=model_output))
train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)
# The next block is for the metrics.
with tf.variable_scope('metrics') as scope:
predictions_argmax = tf.argmax(model_output, axis=-1, output_type=tf.int64)
labels_argmax = tf.argmax(labels, axis=-1, output_type=tf.int64)
mean_loss_value, mean_loss_update_op = tf.metrics.mean(loss)
acc_value, acc_update_op = tf.metrics.accuracy(labels=labels_argmax, predictions=predictions_argmax)
local_metric_vars = tf.contrib.framework.get_variables(scope=scope, collection=tf.GraphKeys.LOCAL_VARIABLES)
metrics_reset_op = tf.variables_initializer(var_list=local_metric_vars)
# Run the training
epochs = 3
steps_per_epoch = 1000
fetch_list = [mean_loss_value,
acc_value,
train_op,
mean_loss_update_op,
acc_update_op]
sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(tf.local_variables_initializer())
with sess.as_default():
for epoch in range(1, epochs+1):
tr = trange(steps_per_epoch, file=sys.stdout)
tr.set_description('Epoch {}/{}'.format(epoch, epochs))
sess.run(metrics_reset_op)
for train_step in tr:
ret = sess.run(fetch_list, feed_dict={tf.keras.backend.learning_phase(): 1})
tr.set_postfix(ordered_dict={'loss': ret[0],
'accuracy': ret[1]})
Ниже приведен стандартный цикл обучения Keras, который работает, как и ожидалось. Обратите внимание, что активация плотного слоя в приведенной выше модели должна быть изменена с None на "softmax", чтобы цикл Keras работал.
epochs = 3
steps_per_epoch = 1000
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
history = model.fit(dataset,
epochs=epochs,
steps_per_epoch=steps_per_epoch)
Вы можете скачать TFRecords для набора данных Caltech256 здесь (около 850 МБ).
ОБНОВИТЬ:
Мне удалось решить проблему: замена функции потери TF низкого уровня
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=tf.stop_gradient(labels), logits=model_output))
его эквивалентом Кераса
loss = tf.reduce_mean(tf.keras.backend.categorical_crossentropy(target=labels, output=model_output, from_logits=True))
делает трюк. Теперь низкоуровневый обучающий цикл model.fit() ведет себя так же, как model.fit().
Это поднимает новый вопрос:
Что делает tf.keras.backend.categorical_crossentropy(), что tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2() не заставляет последнего работать намного хуже? (Я знаю, что последним нужны логиты, а не вывод softmax, так что не проблема)