NVIDIA TAO 툴킷으로 ONNX 모델 가져오기, 훈련하기, 최적화하기

목차 (Table of Contents)

1. 📋 소개
2. 🖥 컴퓨터 비전 모델 선택
3. 💾 모델 다운로드
4. 📝 주피터 노트북 설정
5. 📊 ONNX 그래프 시각화
6. ⭐️ 최종 활성화 레이어 선택
7. 💡 ONNX 모델 변환
8. ⏱ PASCAL VOC 데이터셋 다운로드
9. 🚀 모델 훈련
10. 📈 훈련 진행 상황 모니터링
11. ✔️ 테스트 데이터셋 정확도 확인
12. 📷 샘플 이미지 분류 결과 확인
13. 🌟 모델 성능 향상을 위한 추가 단계
14. 🙋‍♂️ 자주 묻는 질문 (FAQ)

1. 소개

안녕하세요! 이번 글에서는 오픈소스인 ONNX 모델을 사용하여 컴퓨터 비전 모델을 훈련하는 방법에 대해 알아보겠습니다. ONNX 모델은 기존에 훈련된 모델을 가져와서 다른 데이터셋에 적용할 수 있어 효율적인 전이학습을 가능하게 합니다.

2. 컴퓨터 비전 모델 선택

컴퓨터 비전 모델을 선택하는 첫 번째 단계입니다. 이번에는 분류(classification) 작업을 위한 ResNet18 모델을 사용하려고 합니다. ResNet18 모델은 ImageNet 데이터셋으로 훈련된 모델로, 1000개의 다른 클래스를 인식할 수 있습니다. 이 때문에 전이학습에 적합하며, 높은 정확도로 모델을 최적화할 수 있습니다.

2.1 모델 다운로드

ResNet18 모델을 다운로드하여 사용할 준비를 해봅시다. 모델은 이미지넷 데이터셋으로 훈련되었기 때문에 다른 데이터셋에 적용할 수 있습니다. 다음 명령어를 사용하여 모델을 다운로드합니다.

wget https://example.com/models/resnet18.onnx

3. 주피터 노트북 설정

주피터 노트북을 설치하고 필요한 의존성을 설치하는 단계입니다. 다음 명령어를 사용하여 NVIDIA TAO를 설치하고, 훈련 및 최적화에 필요한 패키지를 설치합니다.

pip install nvidia-tao
pip install nvidia-tensorflow
pip install tao-byom

4. ONNX 그래프 시각화

ONNX 그래프를 시각화하여 활성화 레이어를 선택하는 단계입니다. 우리가 가져올 모델은 훈련해야 할 모델과 다른 클래스 수로 훈련된 모델이기 때문에 마지막 몇 개의 레이어는 다를 수 있습니다. 따라서, 훈련하는 동안 사용할 마지막 활성화 레이어를 선택하기 위해 ONNX 그래프를 살펴봅니다.

4.1 ONNX 그래프 시각화 도구 실행

시각화 도구를 실행하여 ONNX 그래프를 살펴봅니다. 브라우저에서 시각화 도구를 열고, 아래로 스크롤하여 ReLU 활성화 레이어를 찾습니다. 마지막 활성화 레이어의 이름을 복사하여 다음 단계에서 사용하게 됩니다.

5. 최종 활성화 레이어 선택

ONNX 모델을 가져와서 훈련할 때, 데이터셋에 맞는 적절한 활성화 레이어를 자동으로 선택해야 합니다. 앞서 얻은 활성화 레이어의 이름을 사용하여 훈련할 활성화 레이어를 선택합니다. 이를 통해 올바른 데이터셋에 효과적으로 훈련할 수 있습니다.

6. ONNX 모델 변환

이제 선택한 ONNX 모델을 TAO로 변환해봅시다. tao-byom 스크립트를 사용하여 ONNX 파일, 모델 이름, 출력 디렉토리를 지정하고, 앞서 선택한 활성화 레이어를 penultimate node로 지정합니다. 이 명령을 실행하면 모델이 변환됩니다.

tao-byom convert -f [ONNX 파일] -m [모델 이름] -o [출력 디렉토리] --penultimate [활성화 레이어]

변환이 성공적으로 완료되면 TLTB 파일이 생성됩니다. 변환에 실패한 경우, 사용하지 못하는 레이어에 대한 처리를 위해 커스텀 레이어를 추가할 수 있습니다.

7. PASCAL VOC 데이터셋 다운로드

이번 데모에서는 PASCAL VOC 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련합니다. PASCAL VOC 데이터셋은 사람, 동물, 차량 등 다양한 클래스로 구성된 20개의 클래스를 포함하고 있습니다. 데이터셋을 다운로드하고 준비해봅시다. 제공된 스크립트를 사용하여 데이터셋을 포맷하고 나눌 수 있습니다. 데이터셋을 준비하면 앞서 가져온 모델을 프로젝트 디렉토리에 복사합니다.

8. 모델 훈련

이제 모델을 훈련해봅시다. 주어진 훈련 설정 파일에서 모델 이름, 훈련 및 검증 데이터 경로, 옵티마이저, 학습률, 배치 크기, 에폭 등을 지정할 수 있습니다. 설정 파일을 확인하고 훈련 작업을 시작해봅시다.

tao-train -e [훈련 설정 파일]

훈련 시간은 GPU에 따라 다를 수 있으며, 몇 시간 걸릴 수 있습니다. 훈련이 진행되는 동안 진행 상황을 모니터링하기 위해 텐서보드 시각화 도구를 사용할 수 있습니다.

9. 훈련 진행 상황 모니터링

훈련 및 검증 손실(loss) 그래프를 통해 훈련 진행 상황을 모니터링해봅시다. 텐서보드를 터미널에서 실행하고 브라우저에서 UI를 열어봅시다. 정확도, 손실값, 그리고 검증 손실을 확인하여 모델의 훈련 진행 상황을 파악할 수 있습니다. 그래프를 통해 입력과 출력, 각 레이어의 정보를 확인할 수 있습니다. 가중치와 편향의 히스토그램도 확인할 수 있으며, 중심이 0에 가까운 히스토그램이 이상적입니다.

10. 테스트 데이터셋 정확도 확인

훈련이 완료되면 테스트 데이터셋에서 전체 정확도를 확인해봅시다. 테스트 데이터셋에서의 정확도는 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다.

11. 샘플 이미지 분류 결과 확인

모델의 성능을 몇 가지 샘플 이미지에 대해 확인해봅시다. 예상대로 분류되는지 확인하고, 성능을 더욱 개선할 수 있는 방법을 고민해보세요. 이번 데모는 여기까지입니다. 향후 모델 가지치기(pruning) 및 최적화, 정확도 향상을 위한 추가 단계에 대해 더 알아보세요.