Entraîner ShapeMask sur Cloud TPU (TF 2.x)

Ce document explique comment exécuter le modèle ShapeMask à l'aide de Cloud TPU avec l'ensemble de données COCO.

Les instructions ci-dessous supposent que vous savez comment exécuter un modèle sur Cloud TPU. Si vous débutez avec Cloud TPU, consultez le guide de démarrage rapide pour en savoir plus.

Si vous prévoyez d'effectuer l'entraînement sur une tranche de pod TPU, consultez la section Entraîner sur des pods TPU pour comprendre les modifications de paramètres requises pour les tranches de pods.

Objectifs

  • Préparer l'ensemble de données COCO
  • Créer un bucket Cloud Storage pour stocker votre ensemble de données et la sortie du modèle
  • Configurer des ressources TPU pour l'entraînement et l'évaluation
  • Exécuter les tâches d'entraînement et d'évaluation sur un seul Cloud TPU ou sur un pod Cloud TPU

Coûts

Ce tutoriel utilise des composants facturables de Google Cloud, dont :

  • Instance
  • Cloud TPU
  • Cloud Storage

Obtenez une estimation des coûts en fonction de votre utilisation prévue à l'aide du simulateur de coût. Les nouveaux utilisateurs de Google Cloud peuvent bénéficier d'un essai gratuit.

Avant de commencer

Avant de commencer ce tutoriel, vérifiez que votre projet Google Cloud est correctement configuré.

  1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.
  2. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

    Accéder au sélecteur de projet

  3. Assurez-vous que la facturation est activée pour votre projet Cloud. Découvrez comment vérifier que la facturation est activée pour votre projet.

  4. Ce tutoriel utilise des composants facturables de Google Cloud. Consultez la grille tarifaire de Cloud TPU pour estimer vos coûts. Veillez à nettoyer les ressources que vous avez créées lorsque vous avez terminé, afin d'éviter des frais inutiles.

Entraînement sur un seul appareil Cloud TPU

Cette section fournit des informations sur la configuration des ressources Cloud Storage, des VM et Cloud TPU pour l'entraînement sur un seul appareil.

Si vous prévoyez d'effectuer l'entraînement sur une tranche de pod TPU, consultez la section Entraînement sur les pods TPU pour comprendre les modifications requises pour l'entraînement sur des tranches de pod.

  1. Dans Cloud Shell, créez une variable pour l'ID de votre projet.

    export PROJECT_ID=project-id
    
  2. Configurez l'outil de ligne de commande gcloud pour utiliser le projet dans lequel vous souhaitez créer Cloud TPU.

    gcloud config set project ${PROJECT_ID}
    

    La première fois que vous exécutez cette commande dans une nouvelle VM Cloud Shell, une page Authorize Cloud Shell s'affiche. Cliquez sur Authorize en bas de la page pour permettre à gcloud d'effectuer des appels d'API GCP avec vos identifiants.

  3. Créez un compte de service pour le projet Cloud TPU.

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

    La commande renvoie un compte de service Cloud TPU au format suivant :

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

Préparer l'ensemble de données COCO

Ce tutoriel utilise l'ensemble de données COCO. L'ensemble de données doit être au format TFRecord sur un bucket Cloud Storage à utiliser pour l'entraînement.

L'emplacement du bucket doit se trouver dans la même région que votre machine virtuelle (VM) et votre nœud TPU. Les VM et les nœuds TPU sont situés dans des zones spécifiques, qui sont des subdivisions au sein d'une région.

Le bucket Cloud Storage stocke les données que vous utilisez pour entraîner le modèle et les résultats de l'entraînement. L'outil gcloud compute tpus execution-groups utilisé dans ce tutoriel définit les autorisations par défaut pour le compte de service Cloud TPU que vous avez configuré à l'étape précédente. Si vous souhaitez utiliser des autorisations plus précises, vérifiez les autorisations de niveau d'accès.

Si l'ensemble de données COCO est déjà préparé sur un bucket Cloud Storage situé dansZone que vous utiliserez pour entraîner le modèle, lancer les ressources TPU et préparer Cloud TPU pour l'entraînement. Sinon, procédez comme suit pour préparer l'ensemble de données.

  1. Dans Cloud Shell, créez un bucket Cloud Storage à l'aide de la commande suivante:

    gsutil mb -p ${PROJECT_ID} -c standard -l europe-west4 gs://bucket-name
    
  2. Lancez une instance de VM Compute Engine.

    Cette instance de VM ne sera utilisée que pour télécharger et prétraiter l'ensemble de données COCO. Renseignez le nom de votre choix avec le paramètre instance-name.

    $ gcloud compute tpus execution-groups create \
     --vm-only \
     --name=instance-name \
     --zone=europe-west4-a \
     --disk-size=300 \
     --machine-type=n1-standard-16 \
     --tf-version=2.6.0
    

    Description des options de commande

    vm-only
    Pour créer une VM uniquement. Par défaut, la commande gcloud compute tpus execution-groups crée une VM et un Cloud TPU.
    name
    Nom de la ressource Cloud TPU à créer.
    zone
    Zone dans laquelle vous prévoyez de créer votre Cloud TPU.
    disk-size
    Taille du disque dur en Go de la VM créée par la commande gcloud compute tpus execution-groups.
    machine-type
    Type de machine de la VM Compute Engine à créer.
    tf-version
    La version de Tensorflow que gcloud compute tpus execution-groups installe sur la VM.
  3. Si vous n'êtes pas automatiquement connecté à l'instance Compute Engine, connectez-vous en exécutant la commande ssh suivante. Lorsque vous êtes connecté à la VM, votre invite d'interface système passe de username@projectname à username@vm-name:

      $ gcloud compute ssh instance-name --zone=europe-west4-a
      

  4. Configurez deux variables, une pour le bucket de stockage que vous avez créé précédemment et une pour le répertoire contenant les données d'entraînement (DATA_dir) sur le bucket de stockage.

    (vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
    
    (vm)$ export DATA_DIR=${STORAGE_BUCKET}/coco
  5. Installez les packages nécessaires au prétraitement des données.

    (vm)$ sudo apt-get install -y python3-tk && \
      pip3 install --user Cython matplotlib opencv-python-headless pyyaml Pillow && \
      pip3 install --user "git+https://github.com/cocodataset/cocoapi#egg=pycocotools&subdirectory=PythonAPI"
    
  6. Exécutez le script download_and_preprocess_coco.sh pour convertir l'ensemble de données COCO en fichiers TFRecord (*.tfrecord), ce qui correspond au format attendu par l'application d'entraînement.

    (vm)$ git clone https://github.com/tensorflow/tpu.git
    (vm)$ sudo bash tpu/tools/datasets/download_and_preprocess_coco.sh ./data/dir/coco
    

    Cela installe les bibliothèques requises et exécute le script de prétraitement. Il génère un certain nombre de fichiers *.tfrecord dans votre répertoire de données local. L'exécution du script de téléchargement et de conversion COCO prend environ une heure.

  7. Copier les données dans votre bucket Cloud Storage

    Après avoir converti les données en TFRecord, copiez-les depuis le stockage local vers votre bucket Cloud Storage à l'aide de la commande gsutil. Vous devez également copier les fichiers d'annotation. Ces fichiers vous aident à valider les performances du modèle.

    (vm)$ gsutil -m cp ./data/dir/coco/*.tfrecord ${DATA_DIR}
    (vm)$ gsutil cp ./data/dir/coco/raw-data/annotations/*.json ${DATA_DIR}
    
  8. Nettoyer les ressources de la VM

    Une fois l'ensemble de données COCO converti au format TFRecord et copié dans l'ensemble de données DATA_dir dans votre bucket Cloud Storage, vous pouvez supprimer l'instance Compute Engine.

    Déconnectez-vous de l'instance Compute Engine:

    (vm)$ exit
    

    Votre invite devrait maintenant être username@projectname, indiquant que vous êtes dans Cloud Shell.

  9. Supprimez votre instance Compute Engine.

      $ gcloud compute instances delete instance-name
        --zone=europe-west4-a
      

Lancer les ressources TPU et entraîner le modèle

  1. Exécutez la commande gcloud pour lancer les ressources TPU. La commande utilisée varie selon que vous utilisez des VM TPU ou des nœuds TPU. Pour en savoir plus sur l'architecture des deux VM, consultez la page Architecture système.

    VM TPU

    $ gcloud alpha compute tpus tpu-vm create shapemask-tutorial \
    --zone=europe-west4-a \
    --accelerator-type=v3-8 \
    --version=tpu-vm-tf-2.6.0
    

    Description des options de commande

    zone
    Zone dans laquelle vous prévoyez de créer votre Cloud TPU.
    accelerator-type
    Type du Cloud TPU à créer.
    version
    Version d'exécution de Cloud TPU.

    Nœud TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups create  \
     --zone=europe-west4-a \
     --name=shapemask-tutorial \
     --accelerator-type=v3-8 \
     --machine-type=n1-standard-8 \
     --disk-size=300 \
     --tf-version=2.6.0
    

    Description des options de commande

    zone
    Zone dans laquelle vous prévoyez de créer votre Cloud TPU.
    name
    Nom du TPU. Si aucune valeur n'est spécifiée, le nom d'utilisateur est utilisé par défaut.
    accelerator-type
    Type du Cloud TPU à créer.
    machine-type
    Type de machine de la VM Compute Engine à créer.
    disk-size
    Taille du volume racine de votre VM Compute Engine (en Go).
    tf-version
    La version de Tensorflow que gcloud installe sur la VM.

    Pour en savoir plus sur la commande gcloud, consultez la documentation de référence de gcloud.

  2. Si vous n'êtes pas automatiquement connecté à l'instance Compute Engine, connectez-vous en exécutant la commande ssh suivante. Lorsque vous êtes connecté à la VM, votre invite d'interface système passe de username@projectname à username@vm-name:

    VM TPU

    gcloud alpha compute tpus tpu-vm ssh shapemask-tutorial --zone=europe-west4-a
    

    Nœud TPU

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

    À mesure que vous appliquez ces instructions, exécutez chaque commande commençant par (vm)$ dans la fenêtre de session de la VM.

  3. Installez la configuration requise pour TensorFlow.

    VM TPU

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

    Nœud TPU

    (vm)$ pip3 install -r /usr/share/models/official/requirements.txt
    
  4. Le script d'entraînement nécessite un package supplémentaire. Installez-le maintenant :

    VM TPU

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

    Nœud TPU

    (vm)$ pip3 install --user tensorflow-model-optimization>=0.1.3
    
  5. Définissez la variable de nom du bucket de stockage. Remplacez bucket-name par le nom de votre bucket de stockage:

    (vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
    
  6. Définissez la variable de nom Cloud TPU.

    VM TPU

    (vm)$ export TPU_NAME=local
    

    Nœud TPU

    (vm)$ export TPU_NAME=shapemask-tutorial
    
  7. Définissez la variable d'environnement PYTHONPATH :

    VM TPU

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

    Nœud TPU

    (vm)$ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/models"
    
  8. Accédez au répertoire où le modèle est stocké :

    VM TPU

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

    Nœud TPU

    (vm)$ cd /usr/share/models/official/vision/detection
    
  9. Ajoutez des variables d'environnement obligatoires :

    (vm)$ export RESNET_CHECKPOINT=gs://cloud-tpu-checkpoints/retinanet/resnet50-checkpoint-2018-02-07
    (vm)$ export DATA_DIR=${STORAGE_BUCKET}/coco
    (vm)$ export TRAIN_FILE_PATTERN=${DATA_DIR}/train-*
    (vm)$ export EVAL_FILE_PATTERN=${DATA_DIR}/val-*
    (vm)$ export VAL_JSON_FILE=${DATA_DIR}/instances_val2017.json
    (vm)$ export SHAPE_PRIOR_PATH=gs://cloud-tpu-checkpoints/shapemask/kmeans_class_priors_91x20x32x32.npy
    (vm)$ export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/shapemask
    
  10. Entraînez le modèle ShapeMask:

    Le script suivant exécute un exemple d'entraînement qui ne entraîne que 100 pas et prend environ 10 minutes sur un TPU v3-8. L'entraînement à la conversion nécessite environ 22 500 étapes et environ 6 heures sur un TPU v3-8.

    (vm)$ python3 main.py \
      --strategy_type=tpu \
      --tpu=${TPU_NAME} \
      --model_dir=${MODEL_DIR} \
      --mode=train \
      --model=shapemask \
      --params_override="{train: {total_steps: 100, learning_rate: {init_learning_rate: 0.08, learning_rate_levels: [0.008, 0.0008], learning_rate_steps: [15000, 20000], }, checkpoint: { path: ${RESNET_CHECKPOINT},prefix: resnet50}, train_file_pattern: ${TRAIN_FILE_PATTERN}}, shapemask_head: {use_category_for_mask: true, shape_prior_path: ${SHAPE_PRIOR_PATH}}, shapemask_parser: {output_size: [640, 640]}}"
    

    Description des options de commande

    strategy_type
    Pour entraîner le modèle de masque de forme sur un TPU, vous devez définir distribution_strategy sur tpu.
    tpu
    Nom du Cloud TPU. Ce paramètre est défini à l'aide de la variable d'environnement TPU_NAME.
    model_dir
    Répertoire dans lequel sont stockés les points de contrôle et les résumés lors de l'entraînement du modèle. Si ce dossier n'existe pas, le programme va le créer. Lorsque vous utilisez Cloud TPU, le chemin model_dir doit être un chemin Cloud Storage (gs://...). Vous pouvez réutiliser un dossier existant pour charger les données de point de contrôle actuelles et pour stocker des points de contrôle supplémentaires si les points de contrôle précédents ont été créés avec un Cloud TPU de la même taille et la même version de TensorFlow.
    mode
    Définissez ce paramètre sur train pour entraîner le modèle ou sur eval pour l'évaluer.
    params_override
    Chaîne JSON qui remplace les paramètres de script par défaut. Pour en savoir plus sur les paramètres de script, consultez /usr/share/models/official/vision/detection/main.py.

    Une fois l'entraînement terminé, un message semblable au suivant s'affiche:

    Train Step: 100/100  / loss = {'total_loss': 10.815635681152344,
    'loss': 10.815635681152344, 'retinanet_cls_loss': 1.4915691614151,
    'l2_regularization_loss': 4.483549118041992,
    'retinanet_box_loss': 0.013074751943349838,
    'shapemask_prior_loss': 0.17314358055591583,
    'shapemask_coarse_mask_loss': 1.953366756439209,
    'shapemask_fine_mask_loss': 2.216097831726074, 'model_loss': 6.332086086273193,
    'learning_rate': 0.021359999} / training metric = {'total_loss': 10.815635681152344,
    'loss': 10.815635681152344, 'retinanet_cls_loss': 1.4915691614151,
    'l2_regularization_loss': 4.483549118041992,
    'retinanet_box_loss': 0.013074751943349838,
    'shapemask_prior_loss': 0.17314358055591583,
    'shapemask_coarse_mask_loss': 1.953366756439209,
    'shapemask_fine_mask_loss': 2.216097831726074,
    'model_loss': 6.332086086273193, 'learning_rate': 0.021359999}
    
  11. Exécutez le script pour évaluer le modèle ShapeMask. Cela prend environ 10 minutes sur un TPU v3-8:

    (vm)$ python3 main.py \
        --strategy_type=tpu \
        --tpu=${TPU_NAME} \
        --model_dir=${MODEL_DIR} \
        --checkpoint_path=${MODEL_DIR} \
        --mode=eval_once \
        --model=shapemask \
        --params_override="{eval: { val_json_file: ${VAL_JSON_FILE}, eval_file_pattern: ${EVAL_FILE_PATTERN}, eval_samples: 5000 }, shapemask_head: {use_category_for_mask: true, shape_prior_path: ${SHAPE_PRIOR_PATH}}, shapemask_parser: {output_size: [640, 640]}}"
    

    Description des options de commande

    strategy_type
    Pour entraîner le modèle de masque de forme sur un TPU, vous devez définir distribution_strategy sur tpu.
    tpu
    Nom du Cloud TPU. Cette valeur est définie à l'aide de la variable d'environnement TPU_NAME.
    model_dir
    Répertoire dans lequel sont stockés les points de contrôle et les résumés lors de l'entraînement du modèle. Si ce dossier n'existe pas, le programme va le créer. Lorsque vous utilisez Cloud TPU, le chemin model_dir doit être un chemin Cloud Storage (gs://...). Vous pouvez réutiliser un dossier existant pour charger les données de point de contrôle actuelles et pour stocker des points de contrôle supplémentaires si les points de contrôle précédents ont été créés avec un Cloud TPU de la même taille et la même version de TensorFlow.
    mode
    Définissez cette valeur sur train pour entraîner le modèle ou sur eval pour l'évaluer.
    params_override
    Chaîne JSON qui remplace les paramètres de script par défaut. Pour en savoir plus sur les paramètres de script, consultez /usr/share/models/official/vision/detection/main.py.

    Une fois l'évaluation terminée, un message semblable au suivant s'affiche:

    DONE (t=5.47s).
     Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.000
     Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.000
     Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.000
     Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.000
     Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.000
     Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.000
     Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.000
     Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.000
     Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.000
     Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.000
     Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.000
     Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.000
    

    Vous avez terminé la formation et l'évaluation sur un seul appareil. Suivez la procédure ci-dessous pour supprimer les ressources TPU mono-appareil actuelles.

  12. Déconnectez-vous de l'instance Compute Engine:

    (vm)$ exit
    

    Votre invite devrait maintenant être username@projectname, indiquant que vous êtes dans Cloud Shell.

  13. Supprimez la ressource TPU.

    VM TPU

    $ gcloud alpha compute tpus tpu-vm delete shapemask-tutorial \
    --zone=europe-west4-a
    

    Description des options de commande

    zone
    Zone où se trouve votre Cloud TPU.

    Nœud TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups delete shapemask-tutorial \
    --tpu-only \
    --zone=europe-west4-a
    

    Description des options de commande

    tpu-only
    Supprime uniquement le Cloud TPU. La VM reste disponible.
    zone
    Zone contenant le TPU à supprimer.

    À ce stade, vous pouvez terminer ce tutoriel et nettoyer l'instance, ou vous pouvez continuer à explorer l'exécution du modèle sur les pods Cloud TPU.

Mettre à l'échelle votre modèle avec les pods Cloud TPU

Entraînement avec un pod TPU

  1. Ouvrez une fenêtre Cloud Shell.

    Ouvrir Cloud Shell

  2. Créez une variable pour l'ID de votre projet.

    export PROJECT_ID=project-id
    
  3. Configurez l'outil de ligne de commande gcloud pour utiliser le projet dans lequel vous souhaitez créer Cloud TPU.

    gcloud config set project ${PROJECT_ID}
    

    La première fois que vous exécutez cette commande dans une nouvelle VM Cloud Shell, une page Authorize Cloud Shell s'affiche. Cliquez sur Authorize en bas de la page pour permettre à gcloud d'effectuer des appels d'API GCP avec vos identifiants.

  4. Créez un compte de service pour le projet Cloud TPU.

    Les comptes de service permettent au service Cloud TPU d'accéder à d'autres services Google Cloud Platform.

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

    La commande renvoie un compte de service Cloud TPU au format suivant :

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

  5. Créez un bucket Cloud Storage à l'aide de la commande suivante ou utilisez un bucket que vous avez créé précédemment pour votre projet.

    gsutil mb -p ${PROJECT_ID} -c standard -l europe-west4 gs://bucket-name
    
  6. Si vous avez déjà préparé l'ensemble de données COCO et l'avez déplacé dans votre bucket de stockage, vous pouvez le réutiliser pour entraîner le pod. Si vous n'avez pas encore préparé l'ensemble de données COCO, préparez-le maintenant et revenez sur cette page pour configurer l'entraînement dans un pod.

  7. Lancer un pod Cloud TPU

    Ce tutoriel spécifie un pod v3-32. Pour connaître les autres options relatives aux pods, consultez la page Types de TPU disponibles.

    VM TPU

    $ gcloud alpha compute tpus tpu-vm create shapemask-tutorial \
    --zone=europe-west4-a \
    --accelerator-type=v3-32 \
    --version=tpu-vm-tf-2.6.0-pod
    

    Description des options de commande

    zone
    Zone dans laquelle vous prévoyez de créer votre Cloud TPU.
    accelerator-type
    Type du Cloud TPU à créer.
    version
    Version d'exécution de Cloud TPU.

    Nœud TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups create  \
     --zone=europe-west4-a \
     --name=shapemask-tutorial \
     --accelerator-type=v3-32 \
     --machine-type=n1-standard-8 \
     --disk-size=300 \
     --tf-version=2.6.0
    

    Description des options de commande

    zone
    Zone dans laquelle vous prévoyez de créer votre Cloud TPU.
    name
    Nom du TPU. Si aucune valeur n'est spécifiée, le nom d'utilisateur est utilisé par défaut.
    accelerator-type
    Type du Cloud TPU à créer.
    machine-type
    Type de machine de la VM Compute Engine à créer.
    disk-size
    Taille du volume racine de votre VM Compute Engine (en Go).
    tf-version
    Version de TensorFlow gcloud installée sur la VM.
  8. Si vous n'êtes pas automatiquement connecté à l'instance Compute Engine, connectez-vous en exécutant la commande ssh suivante. Lorsque vous êtes connecté à la VM, votre invite d'interface système passe de username@projectname à username@vm-name:

    VM TPU

    gcloud alpha compute tpus tpu-vm ssh shapemask-tutorial --zone=europe-west4-a
    

    Nœud TPU

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

    À mesure que vous appliquez ces instructions, exécutez chaque commande commençant par (vm)$ dans la fenêtre de session de la VM.

  9. Installez la configuration requise pour TensorFlow.

    VM TPU

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

    Nœud TPU

    (vm)$ pip3 install -r /usr/share/models/official/requirements.txt
    
  10. Le script d'entraînement nécessite un package supplémentaire. Installez-le maintenant :

    VM TPU

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

    Nœud TPU

    (vm)$ pip3 install --user tensorflow-model-optimization>=0.1.3
    
  11. Configurez les variables d'environnement suivantes en remplaçant bucket-name par le nom de votre bucket Cloud Storage :

    (vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
    

    L'application d'entraînement s'attend à ce que vos données d'entraînement soient accessibles dans Cloud Storage. Elle exploite également le bucket Cloud Storage pour stocker des points de contrôle lors de l'entraînement.

  12. Mettez à jour les variables d'entraînement requises.

    (vm)$ export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/shapemask-pods
    (vm)$ export DATA_DIR=${STORAGE_BUCKET}/coco
    (vm)$ export RESNET_CHECKPOINT=gs://cloud-tpu-checkpoints/retinanet/resnet50-checkpoint-2018-02-07
    (vm)$ export TRAIN_FILE_PATTERN=${DATA_DIR}/train-*
    (vm)$ export EVAL_FILE_PATTERN=${DATA_DIR}/val-*
    (vm)$ export VAL_JSON_FILE=${DATA_DIR}/instances_val2017.json
    (vm)$ export SHAPE_PRIOR_PATH=gs://cloud-tpu-checkpoints/shapemask/kmeans_class_priors_91x20x32x32.npy
    
  13. Définissez certaines variables d'environnement requises :

    VM TPU

    (vm)$ export PYTHONPATH="/usr/share/tpu/models:${PYTHONPATH}"
    (vm)$ export TPU_LOAD_LIBRARY=0
    

    Nœud TPU

    (vm)$ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/models"
    
  14. Accédez au répertoire où le modèle est stocké :

    VM TPU

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

    Nœud TPU

    (vm)$ cd /usr/share/models/official/vision/detection
    
  15. Démarrez l'entraînement du pod.

    L'exemple d'entraînement ne dure que 20 étapes et prend environ 10 minutes sur un nœud TPU v3-32. L'entraînement vers la convergence nécessite environ 11 250 pas et environ deux heures sur un pod TPU v3-32.

    (vm)$ python3 main.py \
     --strategy_type=tpu \
     --tpu=${TPU_NAME} \
     --model_dir=${MODEL_DIR} \
     --mode=train \
     --model=shapemask \
     --params_override="{train: { batch_size: 128, iterations_per_loop: 500, total_steps: 20, learning_rate: {'learning_rate_levels': [0.008, 0.0008], 'learning_rate_steps': [10000, 13000] }, checkpoint: { path: ${RESNET_CHECKPOINT}, prefix: resnet50/ }, train_file_pattern: ${TRAIN_FILE_PATTERN} }, eval: { val_json_file: ${VAL_JSON_FILE}, eval_file_pattern: ${EVAL_FILE_PATTERN}}, shapemask_head: {use_category_for_mask: true, shape_prior_path: ${SHAPE_PRIOR_PATH}} }"
    

    Description des options de commande

    strategy_type
    Pour entraîner le modèle de masque de forme sur un TPU, vous devez définir distribution_strategy sur tpu.
    tpu
    Nom du Cloud TPU. Cette valeur est définie à l'aide de la variable d'environnement TPU_NAME.
    model_dir
    Répertoire dans lequel sont stockés les points de contrôle et les résumés lors de l'entraînement du modèle. Si ce dossier n'existe pas, le programme va le créer. Lorsque vous utilisez Cloud TPU, le chemin model_dir doit être un chemin Cloud Storage (gs://...). Vous pouvez réutiliser un dossier existant pour charger les données de point de contrôle actuelles et pour stocker des points de contrôle supplémentaires si les points de contrôle précédents ont été créés avec un Cloud TPU de la même taille et la même version de TensorFlow.
    mode
    Définissez cette valeur sur train pour entraîner le modèle ou sur eval pour l'évaluer.
    params_override
    Chaîne JSON qui remplace les paramètres de script par défaut. Pour en savoir plus sur les paramètres de script, consultez /usr/share/models/official/vision/detection/main.py.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées lors de ce tutoriel soient facturées sur votre compte Google Cloud, supprimez le projet contenant les ressources, ou conservez le projet et supprimez les ressources individuelles.

  1. Déconnectez-vous de l'instance Compute Engine, si vous ne l'avez pas déjà fait :

    (vm)$ exit
    

    Votre invite devrait maintenant être username@projectname, indiquant que vous êtes dans Cloud Shell.

  2. Supprimez vos ressources Cloud TPU et Compute Engine. La commande utilisée pour supprimer vos ressources varie selon que vous utilisez des VM TPU ou des nœuds TPU. Pour en savoir plus, consultez la section Architecture système.

    VM TPU

    $ gcloud alpha compute tpus tpu-vm delete shapemask-tutorial \
    --zone=europe-west4-a
    

    Nœud TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups delete shapemask-tutorial \
    --zone=europe-west4-a
    
  3. Vérifiez que les ressources ont été supprimées en exécutant gcloud compute tpus execution-groups list. La suppression peut prendre plusieurs minutes. Le résultat de la commande suivante ne doit inclure aucune des ressources TPU créées dans ce tutoriel:

    $ gcloud compute tpus execution-groups list --zone=europe-west4-a
    
  4. Exécutez gsutil comme indiqué, en remplaçant bucket-name par le nom du bucket Cloud Storage que vous avez créé pour ce tutoriel :

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

Étape suivante

Entraînez le modèle à l'aide d'autres tailles d'images

Vous pouvez essayer d'utiliser un réseau de neurones plus étendu (par exemple, ResNet-101 au lieu de ResNet-50). Une image d'entrée plus grande et un réseau de neurones plus puissant permettent d'obtenir un modèle plus précis, mais plus lent.

Utilisez une base différente

Vous pouvez pré-entraîner un modèle ResNet à l'aide de votre propre ensemble de données et l'utiliser comme base pour votre modèle ShapeMask. Vous pouvez également exploiter un autre réseau de neurones que ResNet, ce qui requiert quelques étapes de configuration supplémentaires. Enfin, si vous souhaitez mettre en œuvre vos propres modèles de détection d'objets, ce réseau peut constituer une bonne base pour vos tests.