Keras

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Weights & Biases 를 사용하여 기계 학습 실험 추적, 데이터셋 버전 관리 및 프로젝트 협업을 수행하세요.

이 Colab 노트북은 WandbMetricsLogger 콜백을 소개합니다. 이 콜백을 사용하여 실험 추적을 수행하세요. 이 콜백은 트레이닝 및 검증 메트릭과 시스템 메트릭을 Weights & Biases 에 기록합니다.

설정 및 설치

먼저, Weights & Biases 의 최신 버전을 설치해 보겠습니다. 그런 다음 이 Colab 인스턴스를 인증하여 W&B 를 사용합니다.

pip install -qq -U wandb

import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import models
import tensorflow_datasets as tfds

# Weights and Biases 관련 import
import wandb
from wandb.integration.keras import WandbMetricsLogger

W&B 를 처음 사용하거나 로그인하지 않은 경우 wandb.login() 을 실행한 후 나타나는 링크를 통해 가입/로그인 페이지로 이동합니다. 몇 번의 클릭만으로 무료 계정에 가입할 수 있습니다.

wandb.login()

하이퍼파라미터

재현 가능한 기계 학습을 위해서는 적절한 구성 시스템을 사용하는 것이 좋습니다. W&B 를 사용하여 모든 실험에 대한 하이퍼파라미터를 추적할 수 있습니다. 이 Colab 에서는 간단한 Python dict 를 구성 시스템으로 사용합니다.

configs = dict(
    num_classes=10,
    shuffle_buffer=1024,
    batch_size=64,
    image_size=28,
    image_channels=1,
    earlystopping_patience=3,
    learning_rate=1e-3,
    epochs=10,
)

데이터셋

이 Colab 에서는 TensorFlow 데이터셋 카탈로그의 CIFAR100 데이터셋을 사용합니다. TensorFlow/Keras 를 사용하여 간단한 이미지 분류 파이프라인을 구축하는 것을 목표로 합니다.

train_ds, valid_ds = tfds.load("fashion_mnist", split=["train", "test"])

AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE


def parse_data(example):
    # 이미지 가져오기
    image = example["image"]
    # image = tf.image.convert_image_dtype(image, dtype=tf.float32)

    # 레이블 가져오기
    label = example["label"]
    label = tf.one_hot(label, depth=configs["num_classes"])

    return image, label


def get_dataloader(ds, configs, dataloader_type="train"):
    dataloader = ds.map(parse_data, num_parallel_calls=AUTOTUNE)

    if dataloader_type == "train":
        dataloader = dataloader.shuffle(configs["shuffle_buffer"])

    dataloader = dataloader.batch(configs["batch_size"]).prefetch(AUTOTUNE)

    return dataloader

trainloader = get_dataloader(train_ds, configs)
validloader = get_dataloader(valid_ds, configs, dataloader_type="valid")

모델

def get_model(configs):
    backbone = tf.keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2(
        weights="imagenet", include_top=False
    )
    backbone.trainable = False

    inputs = layers.Input(
        shape=(configs["image_size"], configs["image_size"], configs["image_channels"])
    )
    resize = layers.Resizing(32, 32)(inputs)
    neck = layers.Conv2D(3, (3, 3), padding="same")(resize)
    preprocess_input = tf.keras.applications.mobilenet.preprocess_input(neck)
    x = backbone(preprocess_input)
    x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
    outputs = layers.Dense(configs["num_classes"], activation="softmax")(x)

    return models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

tf.keras.backend.clear_session()
model = get_model(configs)
model.summary()

모델 컴파일

model.compile(
    optimizer="adam",
    loss="categorical_crossentropy",
    metrics=[
        "accuracy",
        tf.keras.metrics.TopKCategoricalAccuracy(k=5, name="top@5_accuracy"),
    ],
)

트레이닝

# W&B run 초기화
run = wandb.init(project="intro-keras", config=configs)

# 모델 트레이닝
model.fit(
    trainloader,
    epochs=configs["epochs"],
    validation_data=validloader,
    callbacks=[
        WandbMetricsLogger(log_freq=10)
    ],  # 여기에서 WandbMetricsLogger 사용에 유의하세요.
)

# W&B run 닫기
run.finish()

최종 수정 April 3, 2025