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Como executar o MNIST na Cloud TPU

Neste tutorial, você encontra uma descrição detalhada do modelo do MNIST, instruções sobre o download da amostra de código da TPU para MNIST no TensorFlow e um guia para executá-la no Cloud TPU.

Descrição do modelo

O conjunto de dados MNIST contém um grande número de imagens de dígitos escritos à mão no intervalo de 0 a 9, bem como os marcadores que identificam o dígito em cada imagem.

Neste tutorial, treinamos um modelo de machine learning para classificar imagens com base nesse conjunto. Após o treinamento, o modelo classifica as imagens recebidas em dez categorias (0 a 9) com base no que ele aprendeu sobre as imagens manuscritas do conjunto de dados MNIST. Em seguida, envie ao modelo uma imagem que ele não tenha visto antes, e o modelo identifica o dígito nela com base no que aprendeu durante o treinamento.

O conjunto de dados MNIST foi dividido em três partes:

  • 55.000 exemplos de dados de treinamento;
  • 10.000 exemplos de dados de teste;
  • 5.000 exemplos de dados de validação.

Você encontra mais informações sobre o conjunto de dados no site do banco de dados do MNIST.

O modelo inclui sete camadas:

  • duas de convolução
  • duas de pool máximo
  • duas densas (totalmente conectadas)
  • uma de dropout

A perda é calculada por meio da função softmax.

Esta versão do modelo do MNIST usa o tf.estimator, que é uma API detalhada do TensorFlow recomendada para criar e executar um modelo de aprendizado de máquina em um Cloud TPU.

A API Tensorflow Estimator simplifica o processo de desenvolvimento do modelo ao ocultar a maior parte da implementação de nível baixo. Isso também facilita a alternância entre a TPU e outras plataformas de teste como GPUs e CPUs.

Objetivos

  • Criar um bucket do Cloud Storage para armazenar o conjunto de dados e a saída do modelo.
  • Executar o job de treinamento.
  • Verificar os resultados da saída.

Custos

Neste tutorial, há componentes faturáveis do Google Cloud, entre eles:

  • Compute Engine
  • Cloud TPU
  • Cloud Storage

Use a calculadora de preços para gerar uma estimativa de custos baseada na projeção de uso.

Novos usuários do Google Cloud podem estar qualificados para uma avaliação gratuita.

Antes de começar

Antes de começar o tutorial, verifique se o projeto do Google Cloud foi configurado corretamente.

  1. Faça login na sua conta do Google Cloud. Se você começou a usar o Google Cloud agora, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.
  2. No Console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

    Acessar o seletor de projetos

  3. Verifique se o faturamento está ativado para seu projeto na nuvem. Saiba como confirmar se o faturamento está ativado para o projeto.

  4. Este tutorial usa componentes faturáveis do Google Cloud. Consulte a página de preços da Cloud TPU para fazer uma estimativa dos custos. Para evitar cobranças desnecessárias, não se esqueça de apagar os recursos criados ao terminar de usá-los.

Configurar os recursos

Nesta seção, você verá como configurar os recursos do Cloud Storage, da VM e do Cloud TPU para tutoriais.

  1. Abra uma janela do Cloud Shell.

    Abrir o Cloud Shell

  2. Crie uma variável para o ID do seu projeto.

    export PROJECT_ID=project-id
    
  3. Configure a ferramenta de linha de comando gcloud para usar o projeto em que a Cloud TPU será criada.

    gcloud config set project ${PROJECT_ID}
    

    Na primeira vez que você executar esse comando em uma nova VM do Cloud Shell, será exibida uma página Authorize Cloud Shell. Clique em Authorize na parte inferior da página para permitir que gcloud faça chamadas de API do GCP com suas credenciais.

  4. Crie uma conta de serviço para o projeto da Cloud TPU.

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

    O comando retorna uma conta de serviço do Cloud TPU com o formato a seguir:

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

  5. Crie um bucket do Cloud Storage usando o seguinte comando:

    gsutil mb -p ${PROJECT_ID} -c standard -l europe-west4 -b on gs://bucket-name
    

    Esse bucket do Cloud Storage armazena os dados usados para treinar o modelo e os resultados do treinamento. O comando gcloud usado neste tutorial configura permissões padrão para a conta de serviço da Cloud TPU. Caso queira permissões mais específicas, consulte as permissões de nível de acesso.

    O local do bucket precisa estar na mesma região da máquina virtual (VM) e do nó da TPU. As VMs e os nós da TPU estão localizados em zonas específicas, que são subdivisões dentro de uma região.

  6. Inicie os recursos do Compute Engine necessários para isso usando o comando gcloud.

    $ gcloud compute tpus execution-groups create \
     --name=mnist-tutorial \
     --zone=europe-west4-a \
     --tf-version=1.15.5 \
     --machine-type=n1-standard-1 \
     --accelerator-type=v3-8
    

    Descrições de sinalizações de comando

    name
    O nome da Cloud TPU a ser criada.
    zone
    A zona em que você planeja criar a Cloud TPU.
    tf-version
    A versão do Tensorflow que o comando gcloud instala na sua VM.
    machine-type
    O tipo de máquina da VM do Compute Engine a ser criado.
    accelerator-type
    O tipo da Cloud TPU a ser criada.

    Para mais informações sobre o comando gcloud, consulte a referência da gcloud.

  7. Quando solicitado, pressione y para criar os recursos da Cloud TPU.

Quando o comando gcloud terminar a execução, verifique se o prompt do shell foi alterado de username@projectname para username@vm-name. Essa alteração mostra que você fez login na VM do Compute Engine. Caso não esteja conectado à instância do Compute Engine, execute o seguinte comando:

  gcloud compute ssh mnist-tutorial --zone=europe-west4-a

Daqui em diante, o prefixo (vm)$ significa que é preciso executar o comando na instância de VM do Compute Engine.

  1. Crie variáveis de ambiente para o bucket de armazenamento e o diretório de modelo. Substitua bucket-name pelo nome do seu bucket do Cloud Storage.
    (vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
    
    (vm)$ export TPU_NAME=mnist-tutorial
    (vm)$ export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/mnist
    (vm)$ export DATA_DIR=${STORAGE_BUCKET}/data
    (vm)$ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/tpu/models"
    

Buscar os dados

O conjunto de dados do MNIST é hospedado no site do banco de dados dele. Siga as instruções abaixo para fazer o download dos dados, convertê-los para o formato necessário e fazer o upload deles para o Cloud Storage.

Fazer o download e converter os dados do MNIST

Com o script convert_to_records.py, você faz o download dos dados e os converte para o formato TFRecord necessário no modelo de exemplo do MNIST.

Use os comandos a seguir para executar o script e descompactar os arquivos:

(vm)$ python3 /usr/share/tensorflow/tensorflow/examples/how_tos/reading_data/convert_to_records.py --directory=./data
(vm)$ gunzip ./data/*.gz

Fazer o upload dos dados para o Cloud Storage

Faça upload dos dados para o bucket do Cloud Storage para que o servidor de TPU possa acessá-los:

(vm)$ gsutil cp -r ./data ${DATA_DIR}

Executar o modelo de TPU do MNIST

O modelo de TPU do MNIST vem pré-instalado na VM do Compute Engine no diretório a seguir:

/usr/share/tpu/models/official/mnist/

O código-fonte do modelo de TPU do MNIST também está disponível no GitHub. É possível executar o modelo na Cloud TPU. Como opção, consulte como executar o modelo em uma máquina local.

Como executar o modelo na Cloud TPU

Nas etapas a seguir, o prefixo (vm)$ significa que você precisa executar o comando na VM do Compute Engine.

  1. Altere para o diretório do modelo:

      (vm)$ cd /usr/share/tpu/models/official/mnist/
    
  2. Execute o modelo do MNIST:

    (vm)$ python3 mnist_tpu.py \
      --tpu=${TPU_NAME} \
      --data_dir=${DATA_DIR} \
      --model_dir=${MODEL_DIR} \
      --use_tpu=True \
      --iterations=500 \
      --train_steps=2000
     

    Descrições de sinalizações de comando

    tpu
    O nome da Cloud TPU. Caso não tenha especificado quando configurou a VM do Compute Engine e a Cloud TPU, o padrão é seu nome de usuário.
    data_dir
    O caminho do Cloud Storage da entrada de treinamento. Neste exemplo, ele está definido com o conjunto de dados fake_imagenet.
    model_dir
    O bucket do Cloud Storage em que os checkpoints e os resumos são armazenados durante o treinamento. Use uma pasta atual para carregar os checkpoints gerados anteriormente criados em uma TPU do mesmo tamanho e versão do TensorFlow.
    use_tpu
    Defina como true para treinar em um Cloud TPU.
    iterations
    O número necessário de lotes para completar um período.
    iterations
    O número de lotes necessários para completar um período.

Como executar o modelo em uma máquina local (não TPU)

Para executar o modelo em uma máquina não TPU, omita --tpu e defina --use_tpu=False.

Isso faz com que o cálculo ocorra em uma GPU, se você tiver uma. Caso contrário, o cálculo volta para a CPU.

O que esperar

Por padrão, o modelo do tf.estimator informa o valor da perda e o horário da etapa no formato a seguir:

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

Limpar

As etapas abaixo mostram como evitar cobranças na sua conta do GCP pelo uso de recursos.

  1. Encerre a conexão com a VM do Compute Engine:

    (vm)$ exit
    

    Agora, o prompt será username@projectname, mostrando que você está no Cloud Shell.

  2. Exclua os recursos do Cloud TPU e do Compute Engine.

    $ gcloud compute tpus execution-groups delete mnist-tutorial \
      --zone=europe-west4-a
    
  3. Execute gcloud compute tpus execution-groups list para verificar se os recursos foram excluídos. A exclusão pode levar vários minutos. Uma resposta como esta indica que suas instâncias foram excluídas com sucesso.

    $ gcloud compute tpus execution-groups list \
      --zone=europe-west4-a
    
       NAME             STATUS
    
  4. Exclua o bucket do Cloud Storage usando gsutil, conforme mostrado abaixo. Substitua bucket-name pelo nome do bucket no Cloud Storage.

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

A seguir

Neste tutorial, você treinou o modelo MNIST usando um conjunto de dados de amostra. Os resultados deste treinamento (na maioria dos casos) não podem ser usados para inferência. Para usar um modelo para inferência, é possível treinar os dados em um conjunto de dados disponível publicamente ou no seu próprio conjunto de dados. Os modelos treinados nas Cloud TPUs exigem que os conjuntos de dados estejam no formato TFRecord.

Use a amostra da ferramenta de conversão de conjunto de dados para converter um conjunto de dados de classificação de imagem no formato TFRecord. Se você não estiver usando um modelo de classificação de imagem, converta manualmente o conjunto de dados para o TFRecord. Para mais informações, consulte TFRecord e tf.Example

Ajuste de hiperparâmetros

Para melhorar o desempenho do modelo com o conjunto de dados, é possível ajustar os hiperparâmetros. Encontre informações sobre hiperparâmetros comuns a todos os modelos compatíveis com a TPU no GitHub. As informações sobre hiperparâmetros específicos do modelo podem ser encontradas no código-fonte de cada modelo. Para mais informações sobre o ajuste de hiperparâmetros, consulte Visão geral do ajuste de hiperparâmetros, Como usar o serviço de ajuste de hiperparâmetros e Ajustar hiperparâmetros.

Inferência

Depois de treinar o modelo, é possível usá-lo para inferência (também chamada de previsão). O AI Platform é uma solução baseada em nuvem para desenvolver, treinar e implantar modelos de machine learning. Depois que um modelo é implantado, use o serviço do AI Platform Prediction.