Perfilando con DLProf Pytorch Catalyst parte 2

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Perfilando con DLProf Pytorch Catalyst parte 2

📚 Tabla de contenidos

  1. Introducción a Catalyst
  2. Desarrollo y madurez de Catalyst
  3. Estructura del código en Catalyst
  4. Características de Catalyst
    • 4.1. Ciclo universal de entrenamiento e inferencia
    • 4.2. Provisión de callbacks
    • 4.3. Configuración de modelos y optimizadores
    • 4.4. Soporte para precisiones mixtas
    • 4.5. Soporte para entrenamiento distribuido
  5. Ventajas de usar Catalyst
  6. Ejemplo de clasificación de visión por computadora clásica
  7. Ejemplo de clasificación de etapas múltiples
  8. Ejecución de Catalyst en GPU y TPU
  9. Conclusión
  10. Preguntas frecuentes

🖊️ Introducción a Catalyst

Catalyst es un marco de trabajo acelerado basado en PyTorch que permite desarrollar y acelerar el aprendizaje profundo. Lanzado en 2016, Catalyst ha madurado y ahora es ampliamente utilizado en investigaciones y desarrollos de aprendizaje profundo. Este marco se centra en proporcionar una forma compacta y eficiente para escribir código, lo que facilita el mantenimiento de grandes pipelines de entrenamiento y permite la reproducibilidad de los resultados.

En este artículo, exploraremos las características principales de Catalyst, las ventajas de utilizarlo y revisaremos dos ejemplos: clasificación de visión por computadora clásica y clasificación de etapas múltiples. También veremos cómo ejecutar Catalyst en GPU y TPU. ¡Comencemos!

🌟 Ejemplo de clasificación de visión por computadora clásica

En este ejemplo, utilizaremos Catalyst para el entrenamiento de un modelo de clasificación de visión por computadora clásica. Comenzaremos importando las bibliotecas necesarias, definiendo el modelo, el optimizador y los datos de entrenamiento y validación.

import torch
import catalyst

# Definir el modelo
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(784, 256),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(256, 10),
)

# Definir el optimizador
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# Definir los datos de entrenamiento y validación
train_loader = ...
valid_loader = ...

A continuación, definiremos el runner personalizado de Catalyst, que se encargará de ejecutar el entrenamiento y la validación del modelo. También definiremos las métricas que queremos medir, como la pérdida y la precisión.

# Definir el runner personalizado
class CustomRunner(catalyst.IRunner):
    def handle_batch(self, batch):
        # Entrenar el modelo
        x, y = batch["features"], batch["targets"]
        logits = self.model(x)
        loss = self.criterion(logits, y)
        self.batch_metrics["loss"] = loss

        # Actualizar los parámetros del modelo
        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.optimizer.step()

# Definir las métricas
metrics = {
    "loss": catalyst.metrics.LossMetric(),
    "accuracy": catalyst.metrics.AccuracyMetric(),
}

Finalmente, configuraremos el entrenamiento y la validación con el runner personalizado y las métricas definidas. Ejecutaremos el entrenamiento durante tres épocas y evaluaremos el modelo en el conjunto de validación.

# Configurar el entrenamiento y la validación
runner = CustomRunner()
runner.train(
    model=model,
    criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss(),
    optimizer=optimizer,
    loaders={"train": train_loader, "valid": valid_loader},
    metrics=metrics,
    num_epochs=3,
)

# Imprimir las métricas finales
print(runner.epoch_metrics["valid"]["accuracy"])
print(runner.epoch_metrics["valid"]["loss"])

Con Catalyst, podemos entrenar y evaluar modelos de clasificación de forma sencilla y eficiente. Este es solo un ejemplo básico, pero Catalyst ofrece muchas más características y funcionalidades que exploraremos a continuación.

❓ Preguntas frecuentes

P: ¿Qué es Catalyst?

R: Catalyst es un marco de trabajo acelerado basado en PyTorch que facilita el desarrollo y el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.

P: ¿Cómo puedo instalar Catalyst?

R: Puedes instalar Catalyst utilizando el siguiente comando: pip install catalyst.

P: ¿Qué tipos de modelos puedo entrenar con Catalyst?

R: Catalyst admite una amplia gama de modelos, incluyendo modelos de clasificación, segmentación, detección y generación de imágenes.

P: ¿Catalyst es compatible con GPUs y TPUs?

R: Sí, Catalyst es compatible tanto con GPUs como con TPUs. Puedes ejecutar tus entrenamientos en el hardware que elijas.

P: ¿Cuál es la ventaja de utilizar Catalyst en lugar de PyTorch solo?

R: Catalyst proporciona una abstracción de alto nivel que simplifica la escritura de código y ofrece funcionalidades adicionales, como el ciclo universal de entrenamiento e inferencia y la compatibilidad con precisiones mixtas.

🌟 Ejemplo de clasificación de etapas múltiples

En este ejemplo, utilizaremos Catalyst para el entrenamiento de un modelo de clasificación de etapas múltiples. Este enfoque de etapas múltiples es útil cuando deseamos afinar nuestros modelos en varias etapas para mejorar su rendimiento.

Comenzaremos importando las bibliotecas necesarias, definiendo el modelo, los optimizadores y los datos de entrenamiento y validación.

import torch
import catalyst

# Definir el modelo
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(784, 256),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(256, 10),
)

# Definir los optimizadores
optimizer_stage1 = torch.optim.Adam(model.parameters())
optimizer_stage2 = torch.optim.SGD(model.parameters())

# Definir los datos de entrenamiento y validación
train_loader = ...
valid_loader = ...

A continuación, definiremos el runner personalizado de Catalyst para las etapas múltiples y configuraremos las métricas que queremos medir, como la pérdida y la precisión.

# Definir el runner personalizado para etapas múltiples
class CustomRunner(catalyst.IRunner):
    def handle_batch(self, batch):
        # Etapa 1: Congelar los gradientes y entrenar con el optimizador stage1
        x, y = batch["features"], batch["targets"]
        with self.engine.freeze_gradients():
            logits = self.model(x)
            loss = self.criterion(logits, y)
            self.batch_metrics["stage1_loss"] = loss

            # Actualizar los parámetros del modelo
            self.optimizer_stage1.zero_grad()
            loss.backward()
            self.optimizer_stage1.step()

        # Etapa 2: Afinar los parámetros y entrenar con el optimizador stage2
        with self.engine.unfreeze_gradients():
            logits = self.model(x)
            loss = self.criterion(logits, y)
            self.batch_metrics["stage2_loss"] = loss

            # Actualizar los parámetros del modelo
            self.optimizer_stage2.zero_grad()
            loss.backward()
            self.optimizer_stage2.step()

# Definir las métricas
metrics = {
    "stage1_loss": catalyst.metrics.LossMetric(),
    "stage2_loss": catalyst.metrics.LossMetric(),
    "accuracy": catalyst.metrics.AccuracyMetric(),
}

Finalmente, configuraremos el entrenamiento y la validación con el runner personalizado y las métricas definidas. Ejecutaremos el entrenamiento durante tres épocas y evaluaremos el modelo en el conjunto de validación.

# Configurar el entrenamiento y la validación
runner = CustomRunner()
runner.train(
    model=model,
    criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss(),
    optimizer_stage1=optimizer_stage1,
    optimizer_stage2=optimizer_stage2,
    loaders={"train": train_loader, "valid": valid_loader},
    metrics=metrics,
    num_epochs=3,
)

# Imprimir las métricas finales
print(runner.epoch_metrics["valid"]["accuracy"])
print(runner.epoch_metrics["valid"]["stage1_loss"])
print(runner.epoch_metrics["valid"]["stage2_loss"])

Con Catalyst, podemos realizar entrenamientos en etapas múltiples de manera sencilla y efectiva. Esto nos permite afinar nuestros modelos en varias etapas y mejorar su rendimiento global.

💡 Destacados

  • Catalyst es un marco de trabajo acelerado basado en PyTorch que permite desarrollar y acelerar el aprendizaje profundo.
  • Con Catalyst, podemos escribir código de entrenamiento de manera compacta y mantener pipelines de entrenamiento de manera eficiente.
  • Catalyst ofrece un ciclo universal de entrenamiento e inferencia, así como soporte para callbacks, configuración de modelos y optimizadores, precisiones mixtas y entrenamiento distribuido.
  • Ejemplificamos dos casos de uso de Catalyst: clasificación de visión por computadora clásica y clasificación de etapas múltiples.
  • Catalyst es compatible con GPU y TPU, lo que nos permite ejecutar nuestros entrenamientos en el hardware que elijamos.

📚 Recursos adicionales

🌟 Ejemplo de clasificación de visión por computadora clásica

En este ejemplo, utilizaremos Catalyst para el entrenamiento de un modelo de clasificación de visión por computadora clásica. Comenzaremos importando las bibliotecas necesarias, definiendo el modelo, el optimizador y los datos de entrenamiento y validación.

import torch
import catalyst

# Definir el modelo
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(784, 256),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(256, 10),
)

# Definir el optimizador
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# Definir los datos de entrenamiento y validación
train_loader = ...
valid_loader = ...

A continuación, definiremos el runner personalizado de Catalyst, que se encargará de ejecutar el entrenamiento y la validación del modelo. También definiremos las métricas que queremos medir, como la pérdida y la precisión.

# Definir el runner personalizado
class CustomRunner(catalyst.IRunner):
    def handle_batch(self, batch):
        # Entrenar el modelo
        x, y = batch["features"], batch["targets"]
        logits = self.model(x)
        loss = self.criterion(logits, y)
        self.batch_metrics["loss"] = loss

        # Actualizar los parámetros del modelo
        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.optimizer.step()

# Definir las métricas
metrics = {
    "loss": catalyst.metrics.LossMetric(),
    "accuracy": catalyst.metrics.AccuracyMetric(),
}

Finalmente, configuraremos el entrenamiento y la validación con el runner personalizado y las métricas definidas. Ejecutaremos el entrenamiento durante tres épocas y evaluaremos el modelo en el conjunto de validación.

# Configurar el entrenamiento y la validación
runner = CustomRunner()
runner.train(
    model=model,
    criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss(),
    optimizer=optimizer,
    loaders={"train": train_loader, "valid": valid_loader},
    metrics=metrics,
    num_epochs=3,
)

# Imprimir las métricas finales
print(runner.epoch_metrics["valid"]["accuracy"])
print(runner.epoch_metrics["valid"]["loss"])

Con Catalyst, podemos entrenar y evaluar modelos de clasificación de forma sencilla y eficiente. Este es solo un ejemplo básico, pero Catalyst ofrece muchas más características y funcionalidades que exploraremos a continuación.

🌟 Ejemplo de clasificación de etapas múltiples

En este ejemplo, utilizaremos Catalyst para el entrenamiento de un modelo de clasificación de etapas múltiples. Este enfoque de etapas múltiples es útil cuando deseamos afinar nuestros modelos en varias etapas para mejorar su rendimiento.

Comenzaremos importando las bibliotecas necesarias, definiendo el modelo, los optimizadores y los datos de entrenamiento y validación.

import torch
import catalyst

# Definir el modelo
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(784, 256),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(256, 10),
)

# Definir los optimizadores
optimizer_stage1 = torch.optim.Adam(model.parameters())
optimizer_stage2 = torch.optim.SGD(model.parameters())

# Definir los datos de entrenamiento y validación
train_loader = ...
valid_loader = ...

A continuación, definiremos el runner personalizado de Catalyst para las etapas múltiples y configuraremos las métricas que queremos medir, como la pérdida y la precisión.

# Definir el runner personalizado para etapas múltiples
class CustomRunner(catalyst.IRunner):
    def handle_batch(self, batch):
        # Etapa 1: Congelar los gradientes y entrenar con el optimizador stage1
        x, y = batch["features"], batch["targets"]
        with self.engine.freeze_gradients():
            logits = self.model(x)
            loss = self.criterion(logits, y)
            self.batch_metrics["stage1_loss"] = loss

            # Actualizar los parámetros del modelo
            self.optimizer_stage1.zero_grad()
            loss.backward()
            self.optimizer_stage1.step()

        # Etapa 2: Afinar los parámetros y entrenar con el optimizador stage2
        with self.engine.unfreeze_gradients():
            logits = self.model(x)
            loss = self.criterion(logits, y)
            self.batch_metrics["stage2_loss"] = loss

            # Actualizar los parámetros del modelo
            self.optimizer_stage2.zero_grad()
            loss.backward()
            self.optimizer_stage2.step()

# Definir las métricas
metrics = {
    "stage1_loss": catalyst.metrics.LossMetric(),
    "stage2_loss": catalyst.metrics.LossMetric(),
    "accuracy": catalyst.metrics.AccuracyMetric(),
}

Finalmente, configuraremos el entrenamiento y la validación con el runner personalizado y las métricas definidas. Ejecutaremos el entrenamiento durante tres épocas y evaluaremos el modelo en el conjunto de validación.

# Configurar el entrenamiento y la validación
runner = CustomRunner()
runner.train(
    model=model,
    criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss(),
    optimizer_stage1=optimizer_stage1,
    optimizer_stage2=optimizer_stage2,
    loaders={"train": train_loader, "valid": valid_loader},
    metrics=metrics,
    num_epochs=3,
)

# Imprimir las métricas finales
print(runner.epoch_metrics["valid"]["accuracy"])
print(runner.epoch_metrics["valid"]["stage1_loss"])
print(runner.epoch_metrics["valid"]["stage2_loss"])

Con Catalyst, podemos realizar entrenamientos en etapas múltiples de manera sencilla y efectiva. Esto nos permite afinar nuestros modelos en varias etapas y mejorar su rendimiento global.

💡 Destacados

  • Catalyst es un marco de trabajo acelerado basado en PyTorch que permite desarrollar y acelerar el aprendizaje profundo.
  • Con Catalyst, podemos escribir código de entrenamiento de manera compacta y mantener pipelines de entrenamiento de manera eficiente.
  • Catalyst ofrece un ciclo universal de entrenamiento e inferencia, así como soporte para callbacks, configuración de modelos y optimizadores, precisiones mixtas y entrenamiento distribuido.
  • Ejemplificamos dos casos de uso de Catalyst: clasificación de visión por computadora clásica y clasificación de etapas múltiples.
  • Catalyst es compatible con GPU y TPU, lo que nos permite ejecutar nuestros entrenamientos en el hardware que elijamos.

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