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"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Tce3stUlHN0L"
},
"source": [
"##### Copyright 2019 The TensorFlow Authors.\n"
]
},
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"execution_count": 1,
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:08:38.234799Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:08:38.234518Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:08:38.238841Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:08:38.238188Z"
},
"id": "tuOe1ymfHZPu"
},
"outputs": [],
"source": [
"#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
"# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
"# You may obtain a copy of the License at\n",
"#\n",
"# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
"#\n",
"# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
"# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
"# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
"# See the License for the specific language governing permissions and\n",
"# limitations under the License."
]
},
{
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"id": "MfBg1C5NB3X0"
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"source": [
"# Keras를 사용한 분산 훈련"
]
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"id": "r6P32iYYV27b"
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""
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "xHxb-dlhMIzW"
},
"source": [
"## 개요\n",
"\n",
"`tf.distribute.Strategy` API는 여러 처리 장치에 훈련을 배포하기 위한 추상화를 제공합니다. 이를 통해 최소한의 변경만으로 기존 모델 및 훈련 코드를 사용하여 분산 교육을 수행할 수 있습니다.\n",
"\n",
"이 튜토리얼에서는 `tf.distribute.MirroredStrategy`를 사용하여 *하나의 시스템에서 많은 GPU에 대한 동기식 훈련으로* 그래프 내 복제를 수행하는 방법을 보여줍니다. 이 전략은 기본적으로 모델의 모든 변수를 각 프로세서에 복사합니다. 그런 다음 [all-reduce](http://mpitutorial.com/tutorials/mpi-reduce-and-allreduce/)를 사용하여 모든 프로세서의 그래디언트를 결합하고 결합된 값을 모델의 모든 복사본에 적용합니다.\n",
"\n",
"`tf.keras` API를 사용하여 모델을 빌드하고 `Model.fit`을 이용해 이를 훈련합니다. 사용자 지정 훈련 루프와 `MirroredStrategy`를 사용한 분산 훈련에 대해 알아보려면 [이 튜토리얼](custom_training.ipynb)을 확인하세요.\n",
"\n",
"`MirroredStrategy`는 단일 시스템의 여러 GPU에서 모델을 훈련합니다. *여러 작업자의 많은 GPU에 대한 동기식 훈련*의 경우에는 [Keras Model.fit](multi_worker_with_keras.ipynb) 또는 [사용자 지정 훈련 루프](multi_worker_with_ctl.ipynb)와 함께 `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy`를 사용합니다. 다른 옵션에 대해서는 [분산형 훈련 가이드](../../guide/distributed_training.ipynb)를 참조하세요.\n",
"\n",
"다른 다양한 전략에 대해 알아보려면 [TensorFlow를 사용한 분산 훈련](../../guide/distributed_training.ipynb) 가이드가 있습니다."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Dney9v7BsJij"
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"## 설정"
]
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{
"cell_type": "code",
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"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:08:38.242898Z",
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"id": "r8S3ublR7Ay8"
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{
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"output_type": "stream",
"text": [
"2022-12-15 02:08:39.298869: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7'; dlerror: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
"2022-12-15 02:08:39.298991: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.7'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
"2022-12-15 02:08:39.299002: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.\n"
]
}
],
"source": [
"import tensorflow_datasets as tfds\n",
"import tensorflow as tf\n",
"\n",
"import os\n",
"\n",
"# Load the TensorBoard notebook extension.\n",
"%load_ext tensorboard"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:08:40.917607Z",
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},
"id": "SkocY8tgRd3H"
},
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{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"2.11.0\n"
]
}
],
"source": [
"print(tf.__version__)"
]
},
{
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"id": "hXhefksNKk2I"
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"source": [
"## 데이터세트 다운로드하기"
]
},
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"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "OtnnUwvmB3X5"
},
"source": [
"[TensorFlow Datasets](https://www.tensorflow.org/datasets)에서 MNIST 데이터세트를 로드합니다. 그러면 `tf.data` 형식의 데이터세트가 반환됩니다.\n",
"\n",
"`with_info` 인수를 `True`로 설정하면 전체 데이터세트에 대한 메타데이터 정보도 함께 불러옵니다. 이 정보는 `info` 변수에 저장됩니다. 무엇보다 이 메타데이터 개체에는 훈련 및 테스트 예제의 수가 포함됩니다."
]
},
{
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"execution_count": 4,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:08:40.924706Z",
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},
"id": "iXMJ3G9NB3X6"
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"outputs": [],
"source": [
"datasets, info = tfds.load(name='mnist', with_info=True, as_supervised=True)\n",
"\n",
"mnist_train, mnist_test = datasets['train'], datasets['test']"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "GrjVhv-eKuHD"
},
"source": [
"## 배포 전략 정의하기"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "TlH8vx6BB3X9"
},
"source": [
"`MirroredStrategy` 개체를 생성합니다. 이 개체는 배포를 처리하고 내부에 모델을 구축하기 위한 컨텍스트 관리자(`MirroredStrategy.scope`)를 제공합니다."
]
},
{
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"execution_count": 5,
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"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:08:45.305709Z",
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},
"id": "4j0tdf4YB3X9"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Using MirroredStrategy with devices ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0', '/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:1', '/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:2', '/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:3')\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Using MirroredStrategy with devices ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0', '/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:1', '/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:2', '/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:3')\n"
]
}
],
"source": [
"strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
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"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:08:46.497766Z",
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"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:08:46.501603Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:08:46.500848Z"
},
"id": "cY3KA_h2iVfN"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Number of devices: 4\n"
]
}
],
"source": [
"print('Number of devices: {}'.format(strategy.num_replicas_in_sync))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "lNbPv0yAleW8"
},
"source": [
"## 입력 파이프라인 설정하기"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "psozqcuptXhK"
},
"source": [
"다중 GPU로 모델을 훈련할 때는 배치 크기를 늘려야 컴퓨팅 자원을 효과적으로 사용할 수 있습니다. 기본적으로는 GPU 메모리에 맞추어 가능한 가장 큰 배치 크기를 사용하세요. 이에 맞게 학습률도 조정해야 합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:08:46.505394Z",
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"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:08:46.508270Z"
},
"id": "p1xWxKcnhar9"
},
"outputs": [],
"source": [
"# You can also do info.splits.total_num_examples to get the total\n",
"# number of examples in the dataset.\n",
"\n",
"num_train_examples = info.splits['train'].num_examples\n",
"num_test_examples = info.splits['test'].num_examples\n",
"\n",
"BUFFER_SIZE = 10000\n",
"\n",
"BATCH_SIZE_PER_REPLICA = 64\n",
"BATCH_SIZE = BATCH_SIZE_PER_REPLICA * strategy.num_replicas_in_sync"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "0Wm5rsL2KoDF"
},
"source": [
"`[0, 255]` 범위에서 `[0, 1]` 범위로 이미지 픽셀 값을 정규화하는 함수를 정의합니다([특성 스케일링](https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_scaling))."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:08:46.512550Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:08:46.512045Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:08:46.515699Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:08:46.515052Z"
},
"id": "Eo9a46ZeJCkm"
},
"outputs": [],
"source": [
"def scale(image, label):\n",
" image = tf.cast(image, tf.float32)\n",
" image /= 255\n",
"\n",
" return image, label"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "WZCa5RLc5A91"
},
"source": [
"이 `scale` 함수를 훈련 및 테스트 데이터에 적용한 다음, `tf.data.Dataset` API를 사용하여 훈련 데이터(`Dataset.shuffle`)를 섞고 이를 일괄 처리(`Dataset.batch`)합니다. 성능 향상을 위해 훈련 데이터의 메모리 내 캐시도 유지한다는 점에 주목하세요(`Dataset.cache`)."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:08:46.519119Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:08:46.518629Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:08:46.573311Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:08:46.572594Z"
},
"id": "gRZu2maChwdT"
},
"outputs": [],
"source": [
"train_dataset = mnist_train.map(scale).cache().shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE)\n",
"eval_dataset = mnist_test.map(scale).batch(BATCH_SIZE)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "4xsComp8Kz5H"
},
"source": [
"## 모델 만들기"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "1BnQYQTpB3YA"
},
"source": [
"`Strategy.scope` 컨텍스트 내에서 Keras API를 사용하여 모델을 만들고 컴파일합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:08:46.577847Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:08:46.577176Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:08:46.777292Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:08:46.776633Z"
},
"id": "IexhL_vIB3YA"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).\n"
]
}
],
"source": [
"with strategy.scope():\n",
" model = tf.keras.Sequential([\n",
" tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),\n",
" tf.keras.layers.MaxPooling2D(),\n",
" tf.keras.layers.Flatten(),\n",
" tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),\n",
" tf.keras.layers.Dense(10)\n",
" ])\n",
"\n",
" model.compile(loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),\n",
" metrics=['accuracy'])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "8i6OU5W9Vy2u"
},
"source": [
"## 콜백 정의하기\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "YOXO5nvvK3US"
},
"source": [
"다음 [Keras 콜백](https://www.tensorflow.org/guide/keras/train_and_evaluate)을 정의하세요.\n",
"\n",
"- `tf.keras.callbacks.TensorBoard`: 그래프를 시각화할 수 있게 해주는 TensorBoard에 대한 로그를 작성합니다.\n",
"- `tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint`: 매 epoch 후와 같이 특정 빈도로 모델을 저장합니다.\n",
"- `tf.keras.callbacks.BackupAndRestore`: 모델과 현재 epoch 수를 백업하여 내결함성 기능을 제공합니다. Keras를 사용한 다중 작업자 훈련 튜토리얼의 내결함성 섹션에서 자세히 알아보세요.\n",
"- `tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler`: schedules the learning rate to change after, for example, every epoch/batch.\n",
"\n",
"설명 목적으로 노트북에 학습률을 표시하기 위한 `PrintLR`이라는 사용자 정의 콜백을 추가합니다.\n",
"\n",
"**참고:** `ModelCheckpoint` 대신 `BackupAndRestore` 콜백을 작업 실패 시 다시 시작할 때 훈련 상태를 복원하는 기본 메커니즘으로 사용하세요. `BackupAndRestore`는 즉시 실행 모드만 지원하므로 그래프 모드에서는 `ModelCheckpoint`를 사용하는 것이 좋습니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:08:46.781323Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:08:46.780788Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:08:46.784473Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:08:46.783878Z"
},
"id": "A9bwLCcXzSgy"
},
"outputs": [],
"source": [
"# Define the checkpoint directory to store the checkpoints.\n",
"checkpoint_dir = './training_checkpoints'\n",
"# Define the name of the checkpoint files.\n",
"checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, \"ckpt_{epoch}\")"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:08:46.787683Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:08:46.787192Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:08:46.790930Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:08:46.790231Z"
},
"id": "wpU-BEdzJDbK"
},
"outputs": [],
"source": [
"# Define a function for decaying the learning rate.\n",
"# You can define any decay function you need.\n",
"def decay(epoch):\n",
" if epoch < 3:\n",
" return 1e-3\n",
" elif epoch >= 3 and epoch < 7:\n",
" return 1e-4\n",
" else:\n",
" return 1e-5"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:08:46.794161Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:08:46.793604Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:08:46.797395Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:08:46.796792Z"
},
"id": "jKhiMgXtKq2w"
},
"outputs": [],
"source": [
"# Define a callback for printing the learning rate at the end of each epoch.\n",
"class PrintLR(tf.keras.callbacks.Callback):\n",
" def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):\n",
" print('\\nLearning rate for epoch {} is {}'.format( epoch + 1, model.optimizer.lr.numpy()))"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:08:46.800662Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:08:46.800386Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:08:46.804855Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:08:46.804066Z"
},
"id": "YVqAbR6YyNQh"
},
"outputs": [],
"source": [
"# Put all the callbacks together.\n",
"callbacks = [\n",
" tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs'),\n",
" tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_prefix,\n",
" save_weights_only=True),\n",
" tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(decay),\n",
" PrintLR()\n",
"]"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "70HXgDQmK46q"
},
"source": [
"## 훈련과 평가"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "6EophnOAB3YD"
},
"source": [
"이제 평소처럼 모델을 훈련합니다. 이를 위해 모델에서 `Model.fit`을 호출하고 튜토리얼의 시작 부분에서 만든 데이터세트에 전달합니다. 이 단계는 훈련을 배포하는지 여부에 상관없이 동일합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
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"execution": {
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"2022-12-15 02:08:46.837870: W tensorflow/core/grappler/optimizers/data/auto_shard.cc:549] The `assert_cardinality` transformation is currently not handled by the auto-shard rewrite and will be removed.\n"
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"Epoch 1/12\n"
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" 1/235 [..............................] - ETA: 36:28 - loss: 2.2908 - accuracy: 0.1016"
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"WARNING:tensorflow:Callback method `on_train_batch_end` is slow compared to the batch time (batch time: 0.0072s vs `on_train_batch_end` time: 0.0146s). Check your callbacks.\n"
]
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"WARNING:tensorflow:Callback method `on_train_batch_end` is slow compared to the batch time (batch time: 0.0072s vs `on_train_batch_end` time: 0.0146s). Check your callbacks.\n"
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" 7/235 [..............................] - ETA: 2s - loss: 1.9494 - accuracy: 0.4029 "
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" 14/235 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 1.5795 - accuracy: 0.5756"
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" 21/235 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 1.2901 - accuracy: 0.6535"
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" 28/235 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 1.0971 - accuracy: 0.7040"
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" 35/235 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.9650 - accuracy: 0.7377"
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" 42/235 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.8643 - accuracy: 0.7635"
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" 49/235 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 0.7843 - accuracy: 0.7834"
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" 63/235 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 0.6839 - accuracy: 0.8107"
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" 70/235 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 0.6444 - accuracy: 0.8210"
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" 77/235 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 0.6118 - accuracy: 0.8292"
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" 84/235 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 0.5831 - accuracy: 0.8377"
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" 91/235 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 0.5581 - accuracy: 0.8440"
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" 98/235 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 0.5377 - accuracy: 0.8495"
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"147/235 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.4394 - accuracy: 0.8753"
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"175/235 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.4016 - accuracy: 0.8858"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"182/235 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.3936 - accuracy: 0.8881"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"189/235 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.3859 - accuracy: 0.8904"
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"197/235 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.3770 - accuracy: 0.8927"
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"230/235 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3467 - accuracy: 0.9016"
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"\n",
"Learning rate for epoch 1 is 0.0010000000474974513\n",
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"235/235 [==============================] - 11s 8ms/step - loss: 0.3430 - accuracy: 0.9027 - lr: 0.0010\n"
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"Epoch 2/12\n"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 33/235 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.1379 - accuracy: 0.9608"
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" 41/235 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.1398 - accuracy: 0.9585"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"201/235 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.1143 - accuracy: 0.9672"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"209/235 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.1136 - accuracy: 0.9675"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"217/235 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.1131 - accuracy: 0.9676"
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"225/235 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.1127 - accuracy: 0.9679"
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"Learning rate for epoch 2 is 0.0010000000474974513\n",
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"235/235 [==============================] - 2s 7ms/step - loss: 0.1119 - accuracy: 0.9681 - lr: 0.0010\n"
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"Epoch 3/12\n"
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" 33/235 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.0806 - accuracy: 0.9760"
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" 41/235 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.0813 - accuracy: 0.9761"
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" 57/235 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 0.0803 - accuracy: 0.9773"
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"105/235 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.0794 - accuracy: 0.9774"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"217/235 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0750 - accuracy: 0.9784"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"225/235 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0748 - accuracy: 0.9784"
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"Learning rate for epoch 3 is 0.0010000000474974513\n",
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" 33/235 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.0600 - accuracy: 0.9831"
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" 41/235 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.0592 - accuracy: 0.9829"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"233/235 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0527 - accuracy: 0.9852"
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"\n",
"Learning rate for epoch 4 is 9.999999747378752e-05\n",
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"235/235 [==============================] - 2s 7ms/step - loss: 0.0527 - accuracy: 0.9852 - lr: 1.0000e-04\n"
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"Epoch 5/12\n"
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" 9/235 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0445 - accuracy: 0.9909"
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" 25/235 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 0.0492 - accuracy: 0.9873"
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" 65/235 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 0.0510 - accuracy: 0.9865"
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"225/235 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0499 - accuracy: 0.9868"
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"\n",
"Learning rate for epoch 5 is 9.999999747378752e-05\n",
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"235/235 [==============================] - 2s 7ms/step - loss: 0.0499 - accuracy: 0.9867 - lr: 1.0000e-04\n"
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"201/235 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0477 - accuracy: 0.9872"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"209/235 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0477 - accuracy: 0.9872"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"217/235 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0480 - accuracy: 0.9871"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"225/235 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0480 - accuracy: 0.9871"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"233/235 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0480 - accuracy: 0.9870"
]
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"text": [
"\n",
"Learning rate for epoch 6 is 9.999999747378752e-05\n",
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"235/235 [==============================] - 2s 7ms/step - loss: 0.0480 - accuracy: 0.9870 - lr: 1.0000e-04\n"
]
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"name": "stdout",
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"text": [
"Epoch 7/12\n"
]
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{
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"text": [
"\r",
" 1/235 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.0417 - accuracy: 0.9883"
]
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{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 9/235 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0555 - accuracy: 0.9857"
]
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"\n",
"Learning rate for epoch 7 is 9.999999747378752e-05\n",
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"235/235 [==============================] - 2s 7ms/step - loss: 0.0465 - accuracy: 0.9869 - lr: 1.0000e-04\n"
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"Epoch 8/12\n"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"233/235 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0439 - accuracy: 0.9879"
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"\n",
"Learning rate for epoch 8 is 9.999999747378752e-06\n",
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"235/235 [==============================] - 2s 7ms/step - loss: 0.0440 - accuracy: 0.9879 - lr: 1.0000e-05\n"
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"Epoch 9/12\n"
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"\r",
" 1/235 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.0658 - accuracy: 0.9805"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 9/235 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0602 - accuracy: 0.9857"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 17/235 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.0575 - accuracy: 0.9853"
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" 25/235 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 0.0504 - accuracy: 0.9877"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 41/235 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.0487 - accuracy: 0.9869"
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"233/235 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0438 - accuracy: 0.9881"
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"\n",
"Learning rate for epoch 9 is 9.999999747378752e-06\n",
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"235/235 [==============================] - 2s 7ms/step - loss: 0.0437 - accuracy: 0.9881 - lr: 1.0000e-05\n"
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"Epoch 10/12\n"
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" 1/235 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.0587 - accuracy: 0.9727"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 9/235 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0486 - accuracy: 0.9848"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 17/235 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.0454 - accuracy: 0.9867"
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" 42/235 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.0464 - accuracy: 0.9877"
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" 58/235 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 0.0456 - accuracy: 0.9878"
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" 66/235 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 0.0454 - accuracy: 0.9878"
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" 74/235 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 0.0449 - accuracy: 0.9880"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"226/235 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0432 - accuracy: 0.9881"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"234/235 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0435 - accuracy: 0.9881"
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"\n",
"Learning rate for epoch 10 is 9.999999747378752e-06\n",
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"235/235 [==============================] - 2s 7ms/step - loss: 0.0435 - accuracy: 0.9881 - lr: 1.0000e-05\n"
]
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"Epoch 11/12\n"
]
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"\r",
" 1/235 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.0284 - accuracy: 0.9922"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 9/235 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0546 - accuracy: 0.9857"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 17/235 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.0460 - accuracy: 0.9883"
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" 25/235 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 0.0435 - accuracy: 0.9891"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 33/235 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.0461 - accuracy: 0.9879"
]
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" 41/235 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.0455 - accuracy: 0.9873"
]
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" 49/235 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 0.0459 - accuracy: 0.9875"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 57/235 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 0.0477 - accuracy: 0.9866"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 65/235 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 0.0469 - accuracy: 0.9869"
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" 73/235 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 0.0461 - accuracy: 0.9872"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 81/235 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 0.0448 - accuracy: 0.9875"
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" 89/235 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.0445 - accuracy: 0.9877"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"225/235 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0433 - accuracy: 0.9882"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"233/235 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0433 - accuracy: 0.9882"
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"\n",
"Learning rate for epoch 11 is 9.999999747378752e-06\n",
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"235/235 [==============================] - 2s 7ms/step - loss: 0.0433 - accuracy: 0.9882 - lr: 1.0000e-05\n"
]
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"Epoch 12/12\n"
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"\r",
" 1/235 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.0450 - accuracy: 0.9922"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 9/235 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0488 - accuracy: 0.9870"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 17/235 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.0482 - accuracy: 0.9871"
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" 25/235 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 0.0504 - accuracy: 0.9872"
]
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" 33/235 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.0498 - accuracy: 0.9866"
]
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" 41/235 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.0475 - accuracy: 0.9873"
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" 49/235 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 0.0479 - accuracy: 0.9872"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 57/235 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 0.0468 - accuracy: 0.9872"
]
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" 81/235 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 0.0457 - accuracy: 0.9869"
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" 89/235 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.0450 - accuracy: 0.9872"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 97/235 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.0444 - accuracy: 0.9876"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"105/235 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.0444 - accuracy: 0.9876"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"113/235 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.0441 - accuracy: 0.9878"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"121/235 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.0440 - accuracy: 0.9879"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"129/235 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.0438 - accuracy: 0.9880"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"137/235 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 0.0439 - accuracy: 0.9879"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"145/235 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.0444 - accuracy: 0.9879"
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"153/235 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.0442 - accuracy: 0.9879"
]
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"161/235 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.0440 - accuracy: 0.9879"
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"169/235 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.0439 - accuracy: 0.9879"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"177/235 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0437 - accuracy: 0.9879"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"185/235 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.0435 - accuracy: 0.9879"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"193/235 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0434 - accuracy: 0.9881"
]
},
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"201/235 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0433 - accuracy: 0.9881"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"209/235 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0433 - accuracy: 0.9881"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"217/235 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0435 - accuracy: 0.9881"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"225/235 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0433 - accuracy: 0.9881"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"233/235 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0432 - accuracy: 0.9882"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"Learning rate for epoch 12 is 9.999999747378752e-06\n",
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"235/235 [==============================] - 2s 7ms/step - loss: 0.0431 - accuracy: 0.9882 - lr: 1.0000e-05\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"execution_count": 15,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"EPOCHS = 12\n",
"\n",
"model.fit(train_dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=callbacks)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "NUcWAUUupIvG"
},
"source": [
"저장된 체크포인트를 확인합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:09:19.135871Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:09:19.135138Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:09:19.816241Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:09:19.815038Z"
},
"id": "JQ4zeSTxKEhB"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"checkpoint\t\t ckpt_4.data-00000-of-00001\r\n",
"ckpt_1.data-00000-of-00001 ckpt_4.index\r\n",
"ckpt_1.index\t\t ckpt_5.data-00000-of-00001\r\n",
"ckpt_10.data-00000-of-00001 ckpt_5.index\r\n",
"ckpt_10.index\t\t ckpt_6.data-00000-of-00001\r\n",
"ckpt_11.data-00000-of-00001 ckpt_6.index\r\n",
"ckpt_11.index\t\t ckpt_7.data-00000-of-00001\r\n",
"ckpt_12.data-00000-of-00001 ckpt_7.index\r\n",
"ckpt_12.index\t\t ckpt_8.data-00000-of-00001\r\n",
"ckpt_2.data-00000-of-00001 ckpt_8.index\r\n",
"ckpt_2.index\t\t ckpt_9.data-00000-of-00001\r\n",
"ckpt_3.data-00000-of-00001 ckpt_9.index\r\n",
"ckpt_3.index\r\n"
]
}
],
"source": [
"# Check the checkpoint directory.\n",
"!ls {checkpoint_dir}"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "qor53h7FpMke"
},
"source": [
"모델 성능이 얼마나 좋은지 확인하기 위해 최신 체크포인트를 로드하고 테스트 데이터에서 `Model.evaluate`를 호출합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:09:19.821757Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:09:19.820876Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:09:22.755436Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:09:22.754448Z"
},
"id": "JtEwxiTgpQoP"
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"2022-12-15 02:09:19.925330: W tensorflow/core/grappler/optimizers/data/auto_shard.cc:549] The `assert_cardinality` transformation is currently not handled by the auto-shard rewrite and will be removed.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/40 [..............................] - ETA: 1:28 - loss: 0.0451 - accuracy: 0.9844"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 6/40 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.0458 - accuracy: 0.9831 "
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"11/40 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.0507 - accuracy: 0.9819"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"15/40 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.0514 - accuracy: 0.9812"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"19/40 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.0547 - accuracy: 0.9803"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"23/40 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 0.0529 - accuracy: 0.9813"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"27/40 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.0539 - accuracy: 0.9812"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"31/40 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.0529 - accuracy: 0.9819"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"35/40 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0522 - accuracy: 0.9821"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"40/40 [==============================] - 3s 14ms/step - loss: 0.0526 - accuracy: 0.9820\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Eval loss: 0.05255807936191559, Eval accuracy: 0.9819999933242798\n"
]
}
],
"source": [
"model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir))\n",
"\n",
"eval_loss, eval_acc = model.evaluate(eval_dataset)\n",
"\n",
"print('Eval loss: {}, Eval accuracy: {}'.format(eval_loss, eval_acc))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "IIeF2RWfYu4N"
},
"source": [
"출력을 시각화하려면 TensorBoard를 시작하고 로그를 봅니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"id": "vtyAZO0DoKu_"
},
"outputs": [],
"source": [
"%tensorboard --logdir=logs"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "a0a82d26d6bd"
},
"source": [
""
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 18,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:09:22.759830Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:09:22.759133Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:09:23.433604Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:09:23.432467Z"
},
"id": "LnyscOkvKKBR"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"total 4.0K\r\n",
"4.0K train\r\n"
]
}
],
"source": [
"!ls -sh ./logs"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "kBLlogrDvMgg"
},
"source": [
"## SavedModel로 내보내기"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Xa87y_A0vRma"
},
"source": [
"Keras `Model.save`를 사용하여 그래프와 변수를 플랫폼에 구애받지 않는 SavedModel 형식으로 내보냅니다. 모델이 저장되면 `Strategy.scope`를 사용하거나 사용하지 않고 모델을 로드할 수 있습니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 19,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:09:23.438862Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:09:23.438167Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:09:23.442677Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:09:23.441765Z"
},
"id": "h8Q4MKOLwG7K"
},
"outputs": [],
"source": [
"path = 'saved_model/'"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 20,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:09:23.446695Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:09:23.446042Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:09:24.525462Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:09:24.524732Z"
},
"id": "4HvcDmVsvQoa"
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:absl:Found untraced functions such as _jit_compiled_convolution_op while saving (showing 1 of 1). These functions will not be directly callable after loading.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: saved_model/assets\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: saved_model/assets\n"
]
}
],
"source": [
"model.save(path, save_format='tf')"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "vKJT4w5JwVPI"
},
"source": [
"이제 `Strategy.scope` 없이 모델을 로드합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 21,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:09:24.530620Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:09:24.529923Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:09:25.214726Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:09:25.213799Z"
},
"id": "T_gT0RbRvQ3o"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/40 [..............................] - ETA: 9s - loss: 0.0451 - accuracy: 0.9844"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"15/40 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.0514 - accuracy: 0.9812"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"29/40 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.0545 - accuracy: 0.9811"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"40/40 [==============================] - 0s 4ms/step - loss: 0.0526 - accuracy: 0.9820\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Eval loss: 0.05255807563662529, Eval Accuracy: 0.9819999933242798\n"
]
}
],
"source": [
"unreplicated_model = tf.keras.models.load_model(path)\n",
"\n",
"unreplicated_model.compile(\n",
" loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),\n",
" metrics=['accuracy'])\n",
"\n",
"eval_loss, eval_acc = unreplicated_model.evaluate(eval_dataset)\n",
"\n",
"print('Eval loss: {}, Eval Accuracy: {}'.format(eval_loss, eval_acc))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "YBLzcRF0wbDe"
},
"source": [
"`Strategy.scope`로 모델을 로드합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 22,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T02:09:25.219049Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T02:09:25.218271Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T02:09:29.338163Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T02:09:29.337353Z"
},
"id": "BBVo3WGGwd9a"
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"2022-12-15 02:09:25.654247: W tensorflow/core/grappler/optimizers/data/auto_shard.cc:549] The `assert_cardinality` transformation is currently not handled by the auto-shard rewrite and will be removed.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/40 [..............................] - ETA: 2:14 - loss: 0.0451 - accuracy: 0.9844"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"10/40 [======>.......................] - ETA: 0s - loss: 0.0488 - accuracy: 0.9832 "
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"20/40 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.0532 - accuracy: 0.9811"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"30/40 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0540 - accuracy: 0.9815"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"40/40 [==============================] - 4s 5ms/step - loss: 0.0526 - accuracy: 0.9820\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Eval loss: 0.05255807936191559, Eval Accuracy: 0.9819999933242798\n"
]
}
],
"source": [
"with strategy.scope():\n",
" replicated_model = tf.keras.models.load_model(path)\n",
" replicated_model.compile(loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),\n",
" metrics=['accuracy'])\n",
"\n",
" eval_loss, eval_acc = replicated_model.evaluate(eval_dataset)\n",
" print ('Eval loss: {}, Eval Accuracy: {}'.format(eval_loss, eval_acc))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "MUZwaz4AKjtD"
},
"source": [
"### 추가 자료\n",
"\n",
"`Model.fit` API로 다양한 배포 전략을 사용하는 더 많은 예:\n",
"\n",
"1. [TPU에서 BERT를 사용하여 GLUE 작업 해결](https://www.tensorflow.org/text/tutorials/bert_glue) 튜토리얼은 GPU에서 훈련을 위해 `tf.distribute.MirroredStrategy`를 사용하고 TPU에서 훈련을 위해 `tf.distribute.TPUStrategy`를 사용합니다.\n",
"2. [배포 전략을 사용하여 모델 저장 및 로드](save_and_load.ipynb) 튜토리얼은 `tf.distribute.Strategy`와 함께 SavedModel API를 사용하는 방법을 보여줍니다.\n",
"3. 여러 배포 전략을 실행하도록 [공식 TensorFlow 모델](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official)을 구성할 수 있습니다.\n",
"\n",
"TensorFlow 배포 전략에 대해 자세히 알아보려면:\n",
"\n",
"1. [tf.distribute.Strategy를 사용한 사용자 지정 훈련](custom_training.ipynb) 튜토리얼은 사용자 지정 훈련 루프가 있는 단일 작업자 훈련에 `tf.distribute.MirroredStrategy`를 사용하는 방법을 보여줍니다.\n",
"2. [Keras를 사용한 다중 작업자 훈련](multi_worker_with_keras.ipynb) 튜토리얼에는 `Model.fit`과 함께 `MultiWorkerMirroredStrategy`를 사용하는 방법이 나와 있습니다.\n",
"3. [Keras 및 MultiWorkerMirroredStrategy를 이용한 사용자 지정 훈련 루프](multi_worker_with_ctl.ipynb) 튜토리얼은 Keras 및 사용자 지정 훈련 루프와 함께 `MultiWorkerMirroredStrategy`를 이용하는 방법을 보여줍니다.\n",
"4. [TensorFlow에서 분산 훈련하기](https://www.tensorflow.org/guide/distributed_training) 가이드는 사용 가능한 분산 전략을 간략히 소개합니다.\n",
"5. [tf.function으로 성능 향상](../../guide/function.ipynb) 가이드는 TensorFlow 모델의 성능을 최적화하는 데 사용할 수 있는 [TensorFlow 프로파일러](../../guide/profiler.md)와 같은 다른 전략 및 도구에 대한 정보를 제공합니다.\n",
"\n",
"참고: `tf.distribute.Strategy`는 활발히 개발 중이며 TensorFlow는 조만간 더 많은 예제와 튜토리얼을 추가할 예정입니다. 사용해 보고 의견을 보내주세요. [GitHub의 이슈](https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/new)를 통해 자유롭게 제출하시면 됩니다."
]
}
],
"metadata": {
"accelerator": "GPU",
"colab": {
"collapsed_sections": [],
"name": "keras.ipynb",
"toc_visible": true
},
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.16"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 0
}
![](\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\"){kind=logo}
TensorFlow.org에서 보기![](\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\"){kind=logo}
Google Colab에서 실행하기![](\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\")
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