Import, Train, and Optimize ONNX Models with NVIDIA TAO Toolkit

Summary

Dieses Video führt durch die Schritte der Modellfinetuning mit dem Open-Source-Onyx-Modell. Es beginnt mit dem Herunterladen des ResNet18-Modells, das auf dem ImageNet-Datensatz trainiert wurde. Anschließend wird das Modell mit NVIDIA TAO und dem neuen BYOM-Skript in ONNX konvertiert und visualisiert. Im dritten Schritt wird das Modell in TAO importiert und trainiert, wobei auf das Anpassen des letzten Aktivierungsschichtennamens geachtet wird. Im vierten Schritt wird das Modell mit dem Pascal VOC-Datensatz trainiert und mit TensorBoard überwacht. Schließlich wird die Genauigkeit des Modells auf dem Testdatensatz analysiert und die Möglichkeit zur Modelloptimierung und -reduktion diskutiert.

Takeaways

• 🌐 **Open-Source-Modell**: Es wird ein wichtiges Open-Source-Modell namens Onyx eingesetzt.
• 🔍 **Computer Vision**: Der Fokus liegt auf der Verwendung eines Computer Vision-Modells für die Klassifizierung.
• 📈 **ResNet18-Modell**: Ein vortrainiertes ResNet18-Modell wird heruntergeladen, das auf dem ImageNet-Datensatz trainiert wurde.
• 🔄 **Transfer Learning**: Das vortrainierte Modell ermöglicht schnelleres Konvergenz und höhere Genauigkeit durch Transfer Learning.
• 🛠️ **Jupyter Notebook**: Jupyter Notebook wird verwendet, um die erforderlichen Schritte auszuführen.
• 💾 **Software-Installation**: Es werden NVIDIA TAU und das NVIDIA TensorFlow-Paket installiert, um das Modell umzuwandeln und zu importieren.
• 📊 **ONNX-Graph**: Der ONNX-Graph wird visualisiert, um die Aktivierungsschicht zu identifizieren und den Import bis zu dieser Schicht zu begrenzen.
• 🔗 **TAU BYOM**: Das TAU BYOM-Skript wird verwendet, um das ONNX-Modell in TAU zu importieren.
• 📚 **PASCAL VOC-Datensatz**: Der PASCAL VOC-Datensatz wird verwendet, um das Modell zu trainieren, der etwa 15.000 Bilder in 20 Klassen umfasst.
• 📊 **TensorBoard**: TensorBoard wird verwendet, um den Trainings- und Validierungsfortschritt zu überwachen.
• 🔧 **Modell-Optimierung**: Nach dem Training kann das Modell weiterhin optimiert und auf Genauigkeit verbessert werden.

Q & A

Was ist das Ziel des in der Transkript erwähnten Projekts?

Das Ziel ist es, ein offenes Quellmodell namens Onyx zu verwenden, um einen vortrainierten Computer Vision-Modell für die Klassifizierung zu fine-tunen.

Welches Modell wird für die Klassifizierung verwendet?

Ein ResNet18-Modell wird verwendet, das auf dem ImageNet-Datensatz trainiert wurde, der über eine Million Bilder von 1000 verschiedenen Klassen enthält.

Warum ist das ResNet18-Modell für Transferlearning geeignet?

Das ResNet18-Modell ist aufgrund seiner Ausbildung an einem umfangreichen Datensatz von Bildern ideal für Transferlearning, was zu einer schnelleren Konvergenz und höherer Genauigkeit führt.

Welche Tools werden zur Installation der erforderlichen Abhängigkeiten genutzt?

Die Tools sind NVIDIA TAU für Training und Optimierung, das NVIDIA Tensorflow-Paket für Modellkonvertierung und das TAO byom-Paket für die Importierung des Modells in TAO.

Was ist der Zweck des Onyx-Graphen-Visualisierers?

Der Onyx-Graphen-Visualisierer dient dazu, den Graphen zu visualisieren und die Aktivierungs-Node auszuwählen, um nur bis zur letzten Aktivierungsschicht zu importieren, da die letzten Schichten in unserem Modell anders sein werden.

Wie wird der Name der letzten Aktivierungsschicht im Onyx-Graphen verwendet?

Der Name der letzten Aktivierungsschicht wird verwendet, um die Modellinhalteinheit zu identifizieren, die während des Imports in TAO angepasst werden muss.

Was passiert, wenn das Modell nicht erfolgreich in TAO konvertiert werden kann?

Wenn das Modell nicht konvertiert werden kann, können benutzerdefinierte Schichten mit dem '-c'-Flag in TAO byom hinzugefügt werden, um die Konvertierung zu ermöglichen.

Welche Datenmenge wird für das Training des Modells verwendet?

Für das Training wird das PASCAL VOC-Datensatz verwendet, der 20 Klassen mit etwa 15.000 Bildern repräsentiert.

Wie wird der Trainingsprozess überwacht?

Der Trainingsprozess wird mit Tensorboard visualisiert, wobei man die Genauigkeit, den Verlust und die Validierungsverlust beobachten kann, um zu überprüfen, ob das Modell überanpasst wird.

Was bedeuten die Histogramme der Modellgewichte und -biases?

Die Histogramme der Modellgewichte und -biases zeigen die Verteilung der Werte. Idealerweise sollten sie um Null zentriert sein, was auf eine gute Initialisierung der Parameter hinweist.

Wie kann die Genauigkeit des Modells nach dem Training beurteilt werden?

Die Genauigkeit des Modells nach dem Training kann durch die Beurteilung der Testdatensatz-Akkuranz beurteilt werden, wobei auch die Leistung auf Unterklassen und andere Klassen betrachtet wird.

Outlines

00:00

🖥️ Einführung in die Bildverarbeitung mit ONYX

Dieser Absatz beschreibt den Prozess der Verwendung eines Open-Source-Modells namens ONYX für Bildverarbeitungsaufgaben. Es wird ein ResNet18-Modell heruntergeladen, das auf dem ImageNet-Datensatz trainiert wurde, der über Millionen von Bildern aus 1000 verschiedenen Klassen verfügt. Dies ist ideal für den Transferlearning-Ansatz, da das Modell schneller konvergiert und eine höhere Genauigkeit erzielt. Anschließend wird die Installation der erforderlichen Abhängigkeiten wie NVIDIA TAO, TensorFlow und TAO-BYOM beschrieben, um das Modell in ONYX umzuwandeln und zu visualisieren. Der Absatz erklärt auch, wie man den ONYX-Graphen visualisiert und die Aktivierungsschicht auswählt, um die letzten Schichten des Modells anzupassen.

05:01

📈 Modelltraining und -optimierung

In diesem Absatz wird der Prozess des Trainings des ONYX-Modells mit dem Pascal VOC-Datensatz erläutert, der 20 Klassen und etwa 15.000 Bilder umfasst. Nach dem Herunterladen und Vorbereiten des Datensatzes wird das Modell in das lokale Projektverzeichnis kopiert. Danach wird die Trainingskonfiguration besprochen, in der der Name des Modells, der Datenpfad für Training und Validierung, der Optimierer, die Lernrate und die Batchgröße festgelegt werden können. Nachdem das Training gestartet wurde, wird die Fortschrittsüberwachung mit TensorBoard beschrieben, wobei die Genauigkeit, der Verlust und die Validierungsverlust visualisiert werden. Der Absatz schließt mit einer Bewertung der Gesamtgenauigkeit des Modells auf dem Testdatensatz und der Diskussion der Verbesserungsmöglichkeiten des Modells ab.

Keywords

💡Open Source

Open Source bezieht sich auf Software, deren Quellcode öffentlich verfügbar ist und von der Gemeinschaft genutzt, verbessert und weiterentwickelt werden kann. Im Kontext des Videos ist das Onyx Modell ein Beispiel für Open Source, da es zur Verfügung gestellt wird, damit andere es verwenden und anpassen können. Dies fördert die Zusammenarbeit und Innovation in der Technologiebranche.

💡Onyx Modell

Das Onyx Modell ist ein offenes Quellmodell, das in dem Video erwähnt wird. Es ist ein Werkzeug, das für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verwendet wird, um Modelle zu erstellen und zu optimieren. Im Video wird gezeigt, wie dieses Modell in einen Prozess integriert wird, um ein Bildklassifizierungsmodell zu verbessern.

💡Pre-Chain Mates

Pre-Chain Mates ist ein Begriff, der im Video verwendet wird, um voraus trainierte Modelle zu beschreiben, die verwendet werden können, um neue Modelle zu verbessern. Dies ist ein Verfahren der Transferlernfähigkeit, bei dem ein bereits trainiertes Modell als Ausgangspunkt für das Training eines neuen Modells dient, um die Effizienz und Genauigkeit zu erhöhen.

💡ResNet18

ResNet18 ist ein spezifisches neuronales Netzwerk, das im Video erwähnt wird. Es ist eine Variante des tiefen ResNet-Modells, das für die Bildklassifizierung verwendet wird. Im Video wird beschrieben, dass es auf dem ImageNet-Datensatz trainiert wurde, der über eine Million Bilder aus 1000 verschiedenen Klassen enthält, was es ideal für die Verwendung in Transferlernprojekten macht.

💡Transferlernfähigkeit

Transferlernfähigkeit ist ein Konzept in der künstlichen Intelligenz, bei dem ein Modell, das auf einer großen Datenmenge trainiert wurde, verwendet wird, um ein neues Modell auf einer ähnlichen aber kleineren Datenmenge zu trainieren. Im Video wird dies verwendet, um ein schnelleres Konvergenz und eine höhere Genauigkeit beim Trainieren des Modells zu erreichen.

💡Jupyter Notebook

Ein Jupyter Notebook ist eine interaktive Entwicklungsumgebung, die zum Erstellen und Teilen von Dokumenten mit Live-Code, Equations, Visualisierungen und Text verwendet wird. Im Video wird ein Jupyter Notebook verwendet, um die Installation der erforderlichen Abhängigkeiten und das Durchführen von Schritten zum Trainieren und Optimieren des Modells zu veranschaulichen.

💡NVIDIA TAO

NVIDIA TAO (Transfer, Fine-tuning, and Optimization) ist eine Toolkit-Bibliothek von NVIDIA, die entwickelt wurde, um die Entwicklung und Optimierung von künstlichen Intelligenz-Modellen zu erleichtern. Im Video wird TAO verwendet, um das Modell zu trainieren und zu optimieren.

💡TAO BYOM

TAO BYOM (Bring Your Own Model) ist ein neues Skript, das in dem Video erwähnt wird und das verwendet wird, um ein Modell in das TAO-Framework zu importieren. Es ermöglicht es Entwicklern, ihre eigenen Modelle zu verwenden und in die TAO-Umgebung zu integrieren, um sie zu trainieren und zu optimieren.

💡PASCAL VOC Datensatz

Der PASCAL VOC Datensatz ist ein bekannter Bilddatensatz, der im Video erwähnt wird und für das Trainieren des Modells verwendet wird. Er besteht aus etwa 15.000 Bildern, die 20 Klassen von Personen, Tieren, Fahrzeugen und anderen Objekten repräsentieren. Der Datensatz wird verwendet, um das Modell auf spezifischere Klassen als das ursprüngliche ImageNet-Dataset zu trainieren.

💡TensorBoard

TensorBoard ist ein Tool von TensorFlow, das verwendet wird, um die Trainingsfortschritte eines Modells zu visualisieren. Im Video wird TensorBoard verwendet, um die Genauigkeit und Verluste während des Trainingsprozesses zu überwachen und um zu sehen, ob das Modell überanpasst wird oder nicht.

💡Modelloptimierung

Modelloptimierung bezieht sich auf den Prozess, ein Modell zu verbessern, indem man seine Parameter und Architektur anpasst, um eine bessere Leistung zu erzielen. Im Video wird dies durch das Trainieren des Modells mit dem PASCAL VOC-Datensatz und die anschließende Überwachung der Genauigkeit und Verluste mit TensorBoard veranschaulicht.

Highlights

Important open source Onyx model integration

Using pre-trained models for fine-tuning

Starting with computer vision and classification

Choosing a ResNet18 model trained on ImageNet

Advantages of transfer learning with pre-trained models

Installing required dependencies for training and optimization

Installing NVIDIA TAO for model conversion

Importance of visualizing the ONYX graph

Selecting the activation node for model fine-tuning

Using TAO's byom script for model import

Specifying the last activation layer for model conversion

Handling unsupported layers with custom layer features

Training the model on the PASCAL VOC dataset

Preparing and formatting the dataset for training

Reviewing the training configuration

Monitoring training progress with TensorBoard

Analyzing accuracy and loss plots

Checking for model overfitting using validation loss

Advanced analysis with model weight histograms

Evaluating model performance on test dataset

Assessing model performance on sample images

Potential for model improvement through pruning and optimization

Transcripts

important open source onyx model into

top we'll then use this pre-chain mates

to fine-tune a model and towel

so let's start with the computer vision

model

we'll go with classification

and we'll use a resident model

so start by downloading a resnet18 model

this model is trained on imagenet

dataset corpus of million plus images of

1000 different classes

this makes it great for transfer

learning your mod will converge faster

you get higher accuracy and now you can

train and optimize this model with tal

so let's jump to a jupyter notebook

let's install all the required

dependencies install nvidia tau for

training and optimization

install the nvidia s tensorflow package

this is required for model conversion

and then finally install the tao byom

package

this is a brand new script that we have

released to

convert and import your model into tao

once it's installed let's make sure

everything is installed correctly

and it looks like it has so let's move

on to our step number one

step one is converting a tensorflow or

pytorch model to onyx but since we

already have a non-x model we'll skip

this and move straight to step two

step two is visualizing the onyx graph

and selecting the activation node the

reason for doing this is the model that

we're importing is trained on a

different number of classes than the

model that we will train

this means that the last few layers will

be different in our model

so we only want to import the graph

until this last activation layer so

we'll look at the onyx graph to find out

the name of this last activation layer

and tau will automatically attach a

different head that matches our data set

during training

so let's fire up the visualizer

now open up the visualizer in your

browser

scroll all the way down select the relu

activation layer

copy the

name of the layer

you will use it in the next step

now let's move on to step number three

here we'll import this onyx model into

tau

we'll use the tau byom script specify

the onyx file specify the name of the

model specify the output directory and

then finally we specify the pen ultimate

node this is the act last activation

layer that we copied in previous step

run this

this is fairly quick

once it completes it'll give you a

message if it's successful

and in our case this model was converted

successfully so let's check the output

directory to make sure that this model

was converted and it looks like it is if

it is successful it will generate a tltb

file

so what if the model doesn't convert

what happens then

well we have several advanced features

that allow you to

bring custom layers into tile so if you

see an error message like so and so

layers are not supported to tal you can

add custom layer using the dash c flag

in your tau byom here you specify the

mapping layer you specify the custom

python code

and then you can import this into tao so

let's move on to step number four

with our model imported let's train

for this demo we'll train on a pascal

walk data set

pascal walk is a 20 class data set with

about 15 000 images representing person

class few animal classes vehicles and

few other objects so download and

prepare the data set we have

provided a few scripts to format and

split your data

once you do that copy your uh model that

you have imported into the local project

directory

next let's review the training config

this is the default spec file here you

can specify the name of your model your

training and validation data path you

can specify your optimizer learning rate

you can also specify your bath sizes

number of epochs

once you do that

let's kick off our training job

and depending upon your gpu this can

take

half an hour to few hours

while the training is going on let's

monitor the progress and for this we'll

use the tensorboard visualization

to see our training and validation laws

let's open up tensorboard from our

terminal

and open the ui in our browser

first let's look at some scalar value

you can look at the accuracy plot and as

you can see the accuracy is uh

increasing

you can also look at the loss and loss

is decreasing that's good to see

you can also look at validation loss as

well validation loss can help you see if

your model is overfitting

and it looks like our validation loss is

kind of trending down

for more advanced user you can also look

at the graph

this can take a few minutes to load

but once it loads you can click on each

of the nodes

you can get the layer information you

can get input and output of each

also for advanced users you can plot the

histogram of the model weights and

biases

ideally what you want to see is you want

to see histograms centered around zero

if that's not the case you can play with

l1 regularizer and other hyper

parameters

now let's go back to our training run

it looks like the run has completed

let's look at the overall accuracy on

our test data set

and this can take a few minutes

so it looks like our accuracy is okay we

have a lot of room to improve you have

accuracy is good on subclasses not so

good on other classes

let's see how this model does influence

on few sample images

well it did reasonably well on all the

images

the fourth one there's a person and a

dog in the image so predicted as a

person

well there's room to improve

this model

but this is the end of this demo but you

can continue with model pruning and

optimization as well as improving the

accuracy