parfor を使用した複数の深層学習ネットワークの学習

この例では次を使用します。

この例では、parfor ループを使用して、学習オプションについてのパラメータースイープを実行する方法を説明します。

多くの場合、深層学習における学習には数時間または数日かかるため、適切な学習オプションを見つけるのが難しい場合があります。並列計算を使用すると、適切なモデルの探索を高速化および自動化できます。複数のグラフィックス処理装置 (GPU) があるマシンにアクセスできる場合は、ローカルの parpool を使用してデータセットのローカルコピーに対してこの例を完了させることができます。より多くのリソースを使用する必要がある場合は、深層学習における学習をクラウドにスケールアップできます。この例では、parfor ループを使用して、クラウドのクラスターにおける学習オプション MiniBatchSize についてのパラメータースイープを実行する方法を説明します。スクリプトを変更して、他の学習オプションについてのパラメータースイープを実行できます。また、この例では、DataQueue を使用して計算中にワーカーからフィードバックを取得する方法も説明します。スクリプトをバッチジョブとしてクラスターに送信することもできるため、作業を続行したり、MATLAB を閉じて後で結果を取得したりできます。詳細については、深層学習バッチジョブのクラスターへの送信を参照してください。

要件

この例を実行する前に、クラスターを構成し、データをクラウドにアップロードする必要があります。MATLAB では、MATLAB デスクトップから直接、クラウドにクラスターを作成できます。[ホーム] タブの [並列] メニューで、[クラスターの作成と管理] を選択します。クラスタープロファイルマネージャーで、[クラウドクラスターの作成] をクリックします。または、MathWorks Cloud Center を使用して計算クラスターを作成し、そのクラスターにアクセスすることもできます。詳細については、Getting Started with Cloud Center を参照してください。この例では、MATLAB の [ホーム] タブの [並列]、[既定のクラスターの選択] で、クラスターが既定として設定されていることを確認します。その後、データを Amazon S3 バケットにアップロードして、MATLAB から直接使用します。この例では、Amazon S3 に既に格納されている CIFAR-10 データセットのコピーを使用します。手順については、AWS での深層学習データの処理を参照してください。

クラウドからのデータセットの読み込み

imageDatastore を使用して、学習データセットとテストデータセットをクラウドから読み込みます。学習データセットは学習セットと検証セットに分割し、テストデータセットはパラメータースイープから得られる最適なネットワークをテストするために保持します。学習データのクラス名を表示します。この例では、Amazon S3 に格納されている CIFAR-10 データセットのコピーを使用します。ワーカーがクラウドのデータストアに確実にアクセスできるように、AWS 資格情報の環境変数が正しく設定されていることを確認してください。AWS での深層学習データの処理を参照してください。

imds = imageDatastore("s3://cifar10cloud/cifar10/train", ...
     IncludeSubfolders=true, ...
     LabelSource="foldernames");
 
imdsTest = imageDatastore("s3://cifar10cloud/cifar10/test", ...
    IncludeSubfolders=true, ...
    LabelSource="foldernames");

[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.9);
classNames = categories(imdsTrain.Labels)

classNames = 10×1 cell
    {'airplane'  }
    {'automobile'}
    {'bird'      }
    {'cat'       }
    {'deer'      }
    {'dog'       }
    {'frog'      }
    {'horse'     }
    {'ship'      }
    {'truck'     }

augmentedImageDatastore オブジェクトを作成し、拡張イメージデータを使用してネットワークに学習させます。ランダムな平行移動と水平方向の反転を使用します。データ拡張は、ネットワークで過適合が発生したり、学習イメージの正確な詳細が記憶されたりすることを防止するのに役立ちます。

imageSize = [32 32 3];
pixelRange = [-4 4];
imageAugmenter = imageDataAugmenter( ...
    RandXReflection=true, ...
    RandXTranslation=pixelRange, ...
    RandYTranslation=pixelRange);
augmentedImdsTrain = augmentedImageDatastore(imageSize,imdsTrain, ...
    DataAugmentation=imageAugmenter, ...
    OutputSizeMode="randcrop");

ネットワークアーキテクチャの定義

CIFAR-10 データセット用のネットワークアーキテクチャを定義します。コードを簡略化するために、入力を畳み込む畳み込みブロックを使用します。プーリング層は空間次元をダウンサンプリングします。

imageSize = [32 32 3];
netDepth = 2; % netDepth controls the depth of a convolutional block
netWidth = 16; % netWidth controls the number of filters in a convolutional block

layers = [
    imageInputLayer(imageSize)
    
    convolutionalBlock(netWidth,netDepth)
    maxPooling2dLayer(2,Stride=2)
    convolutionalBlock(2*netWidth,netDepth)
    maxPooling2dLayer(2,Stride=2)
    convolutionalBlock(4*netWidth,netDepth)
    averagePooling2dLayer(8)
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    ];

複数のネットワークの同時学習

パラメータースイープを実行するミニバッチサイズを指定します。結果として得られるネットワークおよび精度のための変数を割り当てます。

miniBatchSizes = [64 128 256 512];
numMiniBatchSizes = numel(miniBatchSizes);
trainedNetworks = cell(numMiniBatchSizes,1);
accuracies = zeros(numMiniBatchSizes,1);

parfor ループ内で複数のネットワークに学習させ、ミニバッチサイズを変化させる並列パラメータースイープを実行します。クラスター内のワーカーは複数のネットワークに同時に学習させ、学習が完了すると、学習済みネットワークと精度を送り返します。学習が適切に行われていることを確認する場合は、学習オプションで Verbose を true に設定します。ワーカーは個別に計算を行うため、コマンドライン出力は反復と同じ順序にはならないことに注意してください。

parfor idx = 1:numMiniBatchSizes
    
    miniBatchSize = miniBatchSizes(idx);
    initialLearnRate = 1e-1 * miniBatchSize/256; % Scale the learning rate according to the mini-batch size.
    
    % Define the training options. Set the mini-batch size.
    options = trainingOptions("sgdm", ...
        MiniBatchSize=miniBatchSize, ... % Set the corresponding MiniBatchSize in the sweep.
        Verbose=false, ... % Do not send command line output.
        InitialLearnRate=initialLearnRate, ... % Set the scaled learning rate.
        Metrics="accuracy", ...
        L2Regularization=1e-10, ...
        MaxEpochs=30, ...
        Shuffle="every-epoch", ...
        ValidationData=imdsValidation, ...
        LearnRateSchedule="piecewise", ...
        LearnRateDropFactor=0.1, ...
        LearnRateDropPeriod=25);
    
    % Train the network in a worker in the cluster.
    net = trainnet(augmentedImdsTrain,layers,"crossentropy",options);
    
    % To obtain the accuracy of this network, use the trained network to
    % classify the validation images on the worker and compare the predicted labels to the
    % actual labels.
    scores = minibatchpredict(net,imdsValidation);
    Y = scores2label(scores,classNames);
    accuracies(idx) = sum(Y == imdsValidation.Labels)/numel(imdsValidation.Labels);
    
    % Send the trained network back to the client.
    trainedNetworks{idx} = net;
end

Starting parallel pool (parpool) using the 'MyClusterInTheCloud' profile ...
Connected to parallel pool with 4 workers (PreferredPoolNumWorkers).

parfor が終了すると、trainedNetworks にはワーカーによる学習の結果として得られたネットワークが含まれます。学習済みネットワークとその精度を表示します。

trainedNetworks

trainedNetworks=4×1 cell array
    {1×1 dlnetwork}
    {1×1 dlnetwork}
    {1×1 dlnetwork}
    {1×1 dlnetwork}

accuracies

accuracies = 4×1

    0.8404
    0.8378
    0.8374
    0.8346

精度に基づいて最適なネットワークを選択します。テストデータセットに対してそのパフォーマンスをテストします。

[~, I] = max(accuracies);
bestNetwork = trainedNetworks{I(1)};

scores = minibatchpredict(bestNetwork,imdsTest);
Y = scores2label(scores,classNames);
accuracy = sum(Y == imdsTest.Labels)/numel(imdsTest.Labels)

accuracy = 0.8374

学習時のフィードバックデータの送信

各ワーカーの学習の進行状況を示すプロットを準備して初期化します。animatedLine を使用すると、変化するデータを簡単に表示できます。

f = figure;
f.Visible = true;
for i=1:4
    subplot(2,2,i)
    xlabel('Iteration');
    ylabel('Training accuracy');
    lines(i) = animatedline;
end

DataQueue を使用して学習の進行状況データをワーカーからクライアントに送信してから、データをプロットします。afterEach を使用して、ワーカーから学習の進行状況フィードバックが送信されるたびにプロットを更新します。パラメーター opts には、ワーカー、学習の反復、および学習精度に関する情報が含まれます。

D = parallel.pool.DataQueue;
afterEach(D, @(opts) updatePlot(lines, opts{:}));

異なるミニバッチサイズによる parfor ループ内で複数のネットワークに学習させる並列パラメータースイープを実行します。反復ごとに学習の進行状況をクライアントに送信するために、学習オプションで OutputFcn を使用することに注意してください。

parfor idx = 1:numMiniBatchSizes
    
    miniBatchSize = miniBatchSizes(idx);
    initialLearnRate = 1e-1 * miniBatchSize/256; % Scale the learning rate according to the miniBatchSize.
    
    % Define the training options. Set an output function to send data back
    % to the client each iteration.
    options = trainingOptions("sgdm", ...
        MiniBatchSize=miniBatchSize, ... % Set the corresponding MiniBatchSize in the sweep.
        Verbose=false, ... % Do not send command line output.
        InitialLearnRate=initialLearnRate, ... % Set the scaled learning rate.
        OutputFcn=@(state) sendTrainingProgress(D,idx,state), ... % Set an output function to send intermediate results to the client.
        Metrics="accuracy", ...
        L2Regularization=1e-10, ...
        MaxEpochs=30, ...
        Shuffle="every-epoch", ...
        ValidationData=imdsValidation, ...
        LearnRateSchedule="piecewise", ...
        LearnRateDropFactor=0.1, ...
        LearnRateDropPeriod=25);
    
    % Train the network in a worker in the cluster. The workers send
    % training progress information during training to the client.
    net = trainnet(augmentedImdsTrain,layers,"crossentropy",options);
    
    % To obtain the accuracy of this network, use the trained network to
    % classify the validation images on the worker and compare the predicted labels to the
    % actual labels.
    scores = minibatchpredict(net,imdsValidation);
    Y = scores2label(scores,classNames);
    accuracies(idx) = sum(Y == imdsValidation.Labels)/numel(imdsValidation.Labels);
    
    % Send the trained network back to the client.
    trainedNetworks{idx} = net;
end

trainedNetworks

trainedNetworks=4×1 cell array
    {1×1 dlnetwork}
    {1×1 dlnetwork}
    {1×1 dlnetwork}
    {1×1 dlnetwork}

accuracies

accuracies = 4×1

    0.8388
    0.8288
    0.8326
    0.8226

精度に基づいて最適なネットワークを選択します。テストデータセットに対してそのパフォーマンスをテストします。

[~, I] = max(accuracies);
bestNetwork = trainedNetworks{I(1)};

scores = minibatchpredict(bestNetwork,imdsTest);
Y = scores2label(scores,classNames);
accuracy = sum(Y == imdsTest.Labels)/numel(imdsTest.Labels)

accuracy = 0.8352

補助関数

ネットワークアーキテクチャで畳み込みブロックを作成する関数を定義します。

function layers = convolutionalBlock(numFilters,numConvLayers)
layers = [
    convolution2dLayer(3,numFilters,Padding="same")
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    ];

layers = repmat(layers,numConvLayers,1);
end

DataQueue を通じて学習の進行状況をクライアントに送信する関数を定義します。

function stop = sendTrainingProgress(D,idx,info)
if info.State == "iteration" && ~isempty(info.TrainingAccuracy)
    send(D,{idx,info.Iteration,info.TrainingAccuracy});
end
stop = false;
end

ワーカーが中間結果を送信したときにプロットを更新する更新関数を定義します。

function updatePlot(lines,idx,iter,acc)
addpoints(lines(idx),iter,acc);
drawnow limitrate nocallbacks
end

参考

trainnet | trainingOptions | dlnetwork | parallel.pool.DataQueue (Parallel Computing Toolbox) | imageDatastore

詳細

並列 for ループ (parfor) (Parallel Computing Toolbox)

parfor を使用した複数の深層学習ネットワークの学習

要件

クラウドからのデータ セットの読み込み

ネットワーク アーキテクチャの定義

複数のネットワークの同時学習

学習時のフィードバック データの送信

補助関数

参考

関連する例

詳細

クラウドからのデータセットの読み込み

ネットワークアーキテクチャの定義

学習時のフィードバックデータの送信