Ejecuta MNIST en Cloud TPU (TF 2.x)

Este instructivo contiene una descripción de nivel alto del modelo MNIST, instrucciones sobre cómo descargar la muestra de código de TPU de TensorFlow de MNIST y una guía para ejecutar el código en Cloud TPU.

Renuncia de responsabilidad

En este instructivo, se utiliza un conjunto de datos de terceros. Google no hace ninguna declaración ni entrega garantía alguna acerca de la validez o cualquier otro aspecto de este conjunto de datos.

Descripción del modelo

El conjunto de datos MNIST contiene una gran cantidad de imágenes de dígitos de escritura a mano en el rango del 0 al 9, así como las etiquetas que identifican el dígito en cada imagen.

En este instructivo, se entrena un modelo de aprendizaje automático para clasificar imágenes según un conjunto de datos MNIST. Luego del entrenamiento, el modelo clasifica las imágenes entrantes en 10 categorías (0 a 9) según lo aprendido sobre las imágenes de escritura a mano del conjunto de datos MNIST. Luego, puedes enviarle al modelo una imagen que no haya visto antes, y el modelo identifica el dígito según lo que aprendió durante el entrenamiento.

El conjunto de datos MNIST se divide en tres partes:

  • 60,000 ejemplos de datos de entrenamiento
  • 10,000 ejemplos de datos de prueba
  • 5,000 ejemplos de datos de validación

El modelo tiene una mezcla de siete capas:

  • 2 de convolución
  • 2 de agrupación máxima
  • 2 de densidad (totalmente conectadas)
  • 1 de abandono

Las pérdidas se calculan a través de la entropía cruzada.

Esta versión del modelo MNIST usa la API de Keras, una forma recomendada de compilar y ejecutar un modelo de aprendizaje automático en Cloud TPU.

Keras simplifica el proceso de desarrollo del modelo. Para ello, oculta la mayor parte de la implementación de bajo nivel, lo que también facilita el cambio entre TPU y otras plataformas de prueba, como GPU o CPU.

Objetivos

  • Crear un bucket de Cloud Storage para almacenar el resultado de tu modelo y tu conjunto de datos
  • Ejecutar el trabajo de entrenamiento
  • Verificar los resultados de salida

Costos

En este instructivo, se usan componentes facturables de Google Cloud, que incluyen los siguientes:

  • Compute Engine
  • Cloud TPU
  • Cloud Storage

Usa la calculadora de precios para generar una estimación de los costos según el uso previsto. Los usuarios nuevos de Google Cloud pueden ser elegibles para obtener una prueba gratuita.

Antes de comenzar

En esta sección, se proporciona información sobre cómo configurar el bucket de Cloud Storage y una VM de Compute Engine.

  1. Abre una ventana de Cloud Shell.

    Abrir Cloud Shell

  2. Crea una variable para el ID de tu proyecto.

    export PROJECT_ID=project-id
    
  3. Configura la herramienta de línea de comandos gcloud para usar el proyecto en el que deseas crear Cloud TPU.

    gcloud config set project ${PROJECT_ID}
    

    La primera vez que ejecutes este comando en una VM de Cloud Shell nueva, se mostrará la página Authorize Cloud Shell. Haz clic en Authorize en la parte inferior de la página para permitir que gcloud realice llamadas a la API de GCP con tus credenciales.

  4. Crea una cuenta de servicio para el proyecto de Cloud TPU.

    gcloud beta services identity create --service tpu.googleapis.com --project $PROJECT_ID
    

    El comando muestra una cuenta de servicio de Cloud TPU con el siguiente formato:

    service-PROJECT_NUMBER@cloud-tpu.iam.gserviceaccount.com
    

  5. Crea un bucket de Cloud Storage con el siguiente comando:

    gsutil mb -p ${PROJECT_ID} -c standard -l us-central1 gs://bucket-name
    

    Este bucket de Cloud Storage almacena los datos que usas para entrenar tu modelo y los resultados del entrenamiento. El comando gcloud que se usa en este instructivo configura los permisos predeterminados para la cuenta de servicio de Cloud TPU que configuraste en el paso anterior. Si quieres contar con permisos más detallados, revisa los permisos de nivel de acceso.

  6. Inicia una VM de Compute Engine y Cloud TPU con el comando gcloud. El comando que uses dependerá de si usas VM o nodos TPU. Para obtener más información, consulta Arquitectura del sistema.

    VM de TPU

    $ gcloud alpha compute tpus tpu-vm create mnist-tutorial \
    --zone=us-central1-b \
    --accelerator-type=v3-8 \
    --version=tpu-vm-tf-2.6.0
    

    Descripciones de las marcas de comandos

    zone
    La zona en la que planeas crear tu Cloud TPU.
    accelerator-type
    El tipo de Cloud TPU que se creará.
    version
    La versión del entorno de ejecución de Cloud TPU.

    Nodo TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups create \
    --name=mnist-tutorial \
    --zone=us-central1-b \
    --tf-version=2.6.0 \
    --machine-type=n1-standard-1 \
    --accelerator-type=v3-8
    

    Descripciones de las marcas de comandos

    name
    El nombre de la Cloud TPU que se creará.
    zone
    La zona en la que planeas crear tu Cloud TPU.
    tf-version
    La versión de TensorFlow que instala el comando gcloud en tu VM.
    machine-type
    El tipo de máquina de la VM de Compute Engine que se creará.
    accelerator-type
    El tipo de Cloud TPU que se creará.

    Para obtener más información sobre el comando gcloud, consulta la referencia de gcloud.

  7. Cuando el comando gcloud compute tpus execution-groups termine de ejecutarse, verifica que el indicador de shell haya cambiado de username@projectname a username@vm-name. Este cambio indica que accediste a tu VM de Compute Engine.

    Si no estás conectado a la instancia de Compute Engine, puedes conectarte mediante la ejecución del siguiente comando:

    VM de TPU

    gcloud alpha compute tpus tpu-vm ssh mnist-tutorial --zone=us-central1-b
    

    Nodo TPU

    gcloud compute ssh mnist-tutorial --zone=us-central1-b
    

    Mientras sigues estas instrucciones, ejecuta cada comando que empiece con (vm)$ en la ventana de sesión de tu VM.

  8. Crea una variable de entorno para el nombre de la TPU.

    VM de TPU

    (vm)$ export TPU_NAME=local
    

    Nodo TPU

    (vm)$ export TPU_NAME=mnist-tutorial
    
  9. Instala los requisitos de TensorFlow.

    El comando que uses dependerá de si usas VM o nodos TPU.

    VM de TPU

    (vm)$ pip3 install -r /usr/share/tpu/models/official/requirements.txt
    

    Nodo TPU

    (vm)$ pip3 install --user tensorflow-model-optimization>=0.1.3
    

Entrena el modelo

El código fuente del modelo de TPU MNIST también está disponible en GitHub.

  1. Configura las siguientes variables: Reemplaza bucket-name por el nombre de tu depósito:

    (vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
    (vm)$ export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/mnist
    (vm)$ export DATA_DIR=${STORAGE_BUCKET}/data
    
  2. Configura la variable de entorno PYTHONPATH.

    VM de TPU

    (vm)$ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/tpu/models"
    

    Nodo TPU

    (vm)$ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/models"
    
  3. Ve al directorio en el que se almacena el modelo:

    VM de TPU

    (vm)$ cd /usr/share/tpu/models/official/vision/image_classification
    

    Nodo TPU

    (vm)$ cd /usr/share/models/official/vision/image_classification
    
  4. Ejecuta la secuencia de comandos de entrenamiento de MNIST:

    (vm)$ python3 mnist_main.py \
      --tpu=${TPU_NAME} \
      --model_dir=${MODEL_DIR} \
      --data_dir=${DATA_DIR} \
      --train_epochs=10 \
      --distribution_strategy=tpu \
      --download
    

    Descripciones de las marcas de comandos

    tpu
    El nombre de Cloud TPU. Si no se especifica cuando se configuran la VM de Compute Engine y Cloud TPU, se utilizará tu nombre de usuario de forma predeterminada.
    model_dir
    El bucket de Cloud Storage en el que se almacenan los puntos de control y los resúmenes durante el entrenamiento. Puedes usar una carpeta existente para cargar puntos de control generados con anterioridad en una TPU del mismo tamaño y con la misma versión de TensorFlow.
    data_dir
    La ruta de entrada de entrenamiento en Cloud Storage. En este ejemplo, se establece como el conjunto de datos fake_imagenet.
    train_epochs
    La cantidad de ciclos de entrenamiento para el modelo.
    distribution_strategy
    Para entrenar el modelo ResNet en una Cloud TPU, establece distribution_strategy en tpu.
    download
    Cuando se establece en true, la secuencia de comandos descarga y procesa de forma previa el conjunto de datos MNIST, si aún no se descargó.

La secuencia de comandos de entrenamiento se ejecuta en menos de 5 minutos en una Cloud TPU v3-8 y muestra un resultado similar al siguiente:

Run stats:
{
  'accuracy_top_1': 0.9762369990348816,
  'eval_loss': 0.07863274961709976,
  'loss': 0.1111728847026825,
  'training_accuracy_top_1': 0.966645359992981
}

Limpia

Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos usados en este instructivo, borra el proyecto que contiene los recursos o conserva el proyecto y borra los recursos individuales.

  1. Desconéctate de la instancia de Compute Engine, si aún no lo hiciste:

    (vm)$ exit
    

    El mensaje ahora debería mostrar username@projectname, que indica que estás en Cloud Shell.

  2. Borra los recursos de Cloud TPU y Compute Engine. El comando que uses para borrar tus recursos depende de si usas VM de TPU o nodos TPU. Para obtener más información, consulta Arquitectura del sistema.

    VM de TPU

    $ gcloud alpha compute tpus tpu-vm delete mnist-tutorial \
    --zone=us-central1-b
    

    Nodo TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups delete mnist-tutorial \
    --zone=us-central1-b
    
  3. Ejecuta gcloud compute tpus execution-groups list para verificar que los recursos se hayan borrado. La eliminación puede tomar varios minutos. El resultado del siguiente comando no debe incluir ninguno de los recursos creados en este instructivo:

    VM de TPU

    $ gcloud alpha compute tpus tpu-vm list --zone=us-central1-b

    Nodo TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups list --zone=us-central1-b
  4. Borra tu bucket de Cloud Storage con gsutil como se muestra a continuación. Reemplaza bucket-name por el nombre del bucket de Cloud Storage.

    $ gsutil rm -r gs://bucket-name
    

¿Qué sigue?

En este instructivo, entrenó el modelo mint con un conjunto de datos de muestra. Los resultados de esta capacitación (en la mayoría de los casos) no se pueden usar para la inferencia. Para usar un modelo de inferencia, puedes entrenar los datos en un conjunto de datos disponible públicamente o en tu propio conjunto de datos. Los modelos entrenados en Cloud TPU requieren que los conjuntos de datos tengan el formato TFRecord.

Puedes usar la muestra de la herramienta de conversión de conjuntos de datos para convertir un conjunto de datos de clasificación de imágenes en formato TFRecord. Si no usas un modelo de clasificación de imágenes, deberás convertir tú mismo el conjunto de datos en formato TFRecord. Para obtener más información, consulta TFRecord y tf.Example.

Ajuste de hiperparámetros

Para mejorar el rendimiento del modelo con tu conjunto de datos, puedes ajustar los hiperparámetros del modelo. Puedes encontrar información sobre hiperparámetros comunes para todos los modelos compatibles con TPU en GitHub. La información sobre los hiperparámetros específicos del modelo se puede encontrar en el código fuente para cada modelo. Para obtener más información sobre el ajuste de hiperparámetros, consulta Descripción general del ajuste de hiperparámetros, Usa el servicio de ajuste de hiperparámetros y Ajusta los hiperparámetros.

Inferencia

Una vez que entrenaste tu modelo, puedes usarlo para la inferencia (también llamada predicción). AI Platform es una solución basada en la nube que sirve para desarrollar, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Una vez que se implementa un modelo, puedes usar el servicio de AI Platform Prediction.