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evaluate_the_model_during_training.md 7.80 KB
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训练时验证模型

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概述

在面对复杂网络时,往往需要进行几十甚至几百次的epoch训练。在训练之前,很难掌握在训练到第几个epoch时,模型的精度能达到满足要求的程度,所以经常会采用一边训练的同时,在相隔固定epoch的位置对模型进行精度验证,并保存相应的模型,等训练完毕后,通过查看对应模型精度的变化就能迅速地挑选出相对最优的模型,本文将采用这种方法,以LeNet网络为样本,进行示例。

流程如下:

  1. 定义回调函数EvalCallBack,实现同步进行训练和验证。
  2. 定义训练网络并执行。
  3. 将不同epoch下的模型精度绘制出折线图并挑选最优模型。

完整示例请参源代码:https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r1.1/tutorials/tutorial_code/evaluate_the_model_during_training/evaluate_the_model_during_training.py

定义回调函数EvalCallBack

实现思想:每隔n个epoch验证一次模型精度,需要在自定义回调函数中实现,如需了解详细用法,请参考API说明

核心实现:回调函数的epoch_end内设置验证点,如下:

cur_epoch % eval_per_epoch == 0:即每eval_per_epoch个epoch结束时,验证一次模型精度。

  • cur_epoch:当前训练过程的epoch数值。
  • eval_per_epoch:用户自定义数值,即验证频次。

其他参数解释:

  • model:MindSpore中的Model类。
  • eval_dataset:验证数据集。
  • epoch_per_eval:记录验证模型的精度和相应的epoch数,其数据形式为{"epoch": [], "acc": []}
from mindspore.train.callback import Callback

class EvalCallBack(Callback):
    def __init__(self, model, eval_dataset, eval_per_epoch, epoch_per_eval):
        self.model = model
        self.eval_dataset = eval_dataset
        self.eval_per_epoch = eval_per_epoch
        self.epoch_per_eval = epoch_per_eval

    def epoch_end(self, run_context):
        cb_param = run_context.original_args()
        cur_epoch = cb_param.cur_epoch_num
        if cur_epoch % self.eval_per_epoch == 0:
            acc = self.model.eval(self.eval_dataset, dataset_sink_mode=False)
            self.epoch_per_eval["epoch"].append(cur_epoch)
            self.epoch_per_eval["acc"].append(acc["Accuracy"])
            print(acc)

定义训练网络并执行

在保存模型的参数CheckpointConfig中,需计算好单个epoch中的step数,根据保存模型参数ckpt文件,需要间隔的step数来设置,本次示例每个epoch有1875个step,按照每两个epoch验证一次的思想,这里设置save_checkpoint_steps=eval_per_epoch*1875,其中变量eval_per_epoch等于2。

参数解释:

  • config_ck:配置保存模型信息。
    • save_checkpoint_steps:每多少个step保存一次模型的权重参数ckpt文件。
    • keep_checkpoint_max:设置保存模型的权重参数ckpt文件的数量上限。
  • ckpoint_cb:配置模型权重参数ckpt文件保存名称的前缀信息及保存路径信息。
  • model:MindSpore中的Model类。
  • model.trainModel类的执行训练函数。
  • epoch_per_eval:定义收集epoch数和对应模型精度信息的字典。
  • train_data:训练数据集。
  • eval_data:验证数据集。
from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor
from mindspore import context, Model
from mindspore.nn.metrics import Accuracy

if __name__ == "__main__":
    context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
    ckpt_save_dir = "./lenet_ckpt"
    eval_per_epoch = 2
    epoch_size = 10
    ... ...

    # need to calculate how many steps are in each epoch,in this example, 1875 steps per epoch
    config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=eval_per_epoch*1875, keep_checkpoint_max=15)
    ckpoint_cb = ModelCheckpoint(prefix="checkpoint_lenet",directory=ckpt_save_dir, config=config_ck)
    model = Model(network, net_loss, net_opt, metrics={"Accuracy": Accuracy()})

    epoch_per_eval = {"epoch": [], "acc": []}
    eval_cb = EvalCallBack(model, eval_data, eval_per_epoch, epoch_per_eval)

    model.train(epoch_size, train_data, callbacks=[ckpoint_cb, LossMonitor(375), eval_cb],
                dataset_sink_mode=False)

输出结果:

epoch: 1 step: 375, loss is 2.298612
epoch: 1 step: 750, loss is 2.075152
epoch: 1 step: 1125, loss is 0.39205977
epoch: 1 step: 1500, loss is 0.12368304
epoch: 1 step: 1875, loss is 0.20988345
epoch: 2 step: 375, loss is 0.20582482
epoch: 2 step: 750, loss is 0.029070046
epoch: 2 step: 1125, loss is 0.041760832
epoch: 2 step: 1500, loss is 0.067035824
epoch: 2 step: 1875, loss is 0.0050643035
{'Accuracy': 0.9763621794871795}
... ...
epoch: 9 step: 375, loss is 0.021227183
epoch: 9 step: 750, loss is 0.005586236
epoch: 9 step: 1125, loss is 0.029125651
epoch: 9 step: 1500, loss is 0.00045874066
epoch: 9 step: 1875, loss is 0.023556218
epoch: 10 step: 375, loss is 0.0005807788
epoch: 10 step: 750, loss is 0.02574059
epoch: 10 step: 1125, loss is 0.108463734
epoch: 10 step: 1500, loss is 0.01950589
epoch: 10 step: 1875, loss is 0.10563098
{'Accuracy': 0.979667467948718}

在同一目录找到lenet_ckpt文件夹,文件夹中保存了5个模型的权重参数ckpt文件,和一个计算图相关数据meta文件,其结构如下:

lenet_ckpt
├── checkpoint_lenet-10_1875.ckpt
├── checkpoint_lenet-2_1875.ckpt
├── checkpoint_lenet-4_1875.ckpt
├── checkpoint_lenet-6_1875.ckpt
├── checkpoint_lenet-8_1875.ckpt
└── checkpoint_lenet-graph.meta

定义函数绘制不同epoch下模型的精度

定义绘图函数eval_show,将epoch_per_eval载入到eval_show中,绘制出不同epoch下模型的验证精度折线图。

import matplotlib.pyplot as plt

def eval_show(epoch_per_eval):
    plt.xlabel("epoch number")
    plt.ylabel("Model accuracy")
    plt.title("Model accuracy variation chart")
    plt.plot(epoch_per_eval["epoch"], epoch_per_eval["acc"], "red")
    plt.show()

eval_show(epoch_per_eval)

输出结果:

png

从上图可以一目了然地挑选出需要的最优模型权重参数ckpt文件。

总结

本次使用MNIST数据集通过卷积神经网络LeNet5进行训练,着重介绍了在进行模型训练的同时进行模型的验证,保存对应epoch的模型权重参数ckpt文件,并从中挑选出最优模型的方法。

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