Apache MXNet으로 배워보는 딥러닝(Deep Learning) - 김무현 (AWS 솔루션즈아키텍트)

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김무현 솔루션즈아키텍트, AWS
2017년 11월 1일
Apache MXNet으로 배워보는 딥러닝

강연 중 질문하는 법
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순서
• 머신러닝/딥러닝이란
• 딥러닝과 관련된 Amazon AI 서비스들
• 이미지 분석에 사용되는 Convolutional Neural Network
• Apache MXNet 101
• Fashion MNIST 분석 예제

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

Supervised Learning
Input
Label
Machine
Learning
Algorithm
래프라도
Prediction
고양이
학습 데이터
?
Label
래프라도
모델 조정

Unsupervised Learning
Input
Machine
Learning
Algorithm
Prediction

학습 과정 – 데이터를 학습, 검증, 테스트용으로 나누기
All Labeled Dataset
Training Data
70% 30%

학습 과정 – 학습 데이터를 이용한 Learning
All Labeled Dataset
Training Data
70% 30%
Training
Trial
Model

학습 과정 – 성능 검증을 위한 테스트 데이터
All Labeled Dataset
Training Data
70% 30%
Training
Trial
Model
Test
Data

학습 과정 – 학습된 모델 검증
All Labeled Dataset
Training Data
70% 30%
Training
Test
Data
Evaluation
Result
Trial
Model

학습 과정 – 성능 검증 측정
All Labeled Dataset
Training Data
70% 30%
Training
Test
Data
Evaluation
Result
Trial
Model
Accuracy

왜 딥러닝 최근 유명해졌을까요?
Fast Compute
Ubiquitous Data
Advanced Learning Algorithms

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딥러닝과 관련된 Amazon AI 서비스들

Amazon AI 모든 개발자에게 머신러닝 능력을 제공
More in
2017
Infrastructure CPU
Engines MXNet TensorFlow Caffe Theano Pytorch CNTK
Services
Amazon Polly
Platforms
IoT
Speech
Mobile
Amazon
ML
Spark &
EMR
Kinesis Batch ECS
GPU
More in
2017
Chat
Amazon LexAmazon Rekognition
Vision

NVIDIA Tesla V100 GPU 지원 Amazon EC2 P3
• 5,120개의 CUDA 코어, 640개의 Tensor 코어
• 각 GPU가 최대 300GBps의 데이터 속도로 실행되는 NVIDIA NVLink 2.0을
통해 서로 연결
• 최대 2.7GHz로 실행되는 맞춤형 Intel Xeon E5-2686v4 프로세서
• 혼합 부동 소수 – 125 TFLOPS / 단일 부동 소수(FP32) – 15.7 TFLOPS /
더블 부동 소수(FP64) – 7.8 TFLOPS
모델 GPU
개수
GPU 메모리 NVIDIA
NVLink
vCPU
개수
주메모리 네트워크
대역폭
EBS
대역폭
p3.2xlarge 1 16 GiB N/A 8 61 GiB Up to 10 Gbps 1.5 Gbps
p3.8xlarge 4 64 GiB 200 GBps 32 244 GiB 10 Gbps 7 Gbps
p3.16xlarge 8 128 GiB 300 GBps 64 488 GiB 25 Gbps 14 Gbps

AWS Deep Learning AMI
CUDA 9
EC2 P3
CUDA 8

AWS Deep Learning AMI
https://aws.amazon.com/amazon-ai/amis/details/
Amazon Linux, Ubuntu
많이 사용하는 딥러닝프레임워크
Apache MXNet, Tensorflow, Caffe2, torch, Keras, Keras 2, theano,
Caffe, CNTK, PyTorch
딥러닝에 필요한 라이브러리들
Python2, Python3, Jupyter notebok, Anaconda2/3, Matplotlib, scikit-
image, cpplint, pylint, pandas, graphviz 등
Intel Math Kernel Library (Apache MXNet)
NVIDIA CUDA, CUDA Deep Neural Network library (cuDNN)

Deep Learning으로 무엇을 해볼까요?

딥러닝의 Hello World – MNIST 데이터셋

Fashion-MNIST https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
• Zalando’s article 이미지들
• 60,000개의 학습 데이터
• 10,000개의 테스트 데이터
• 28 x 28, 회색 이미지
• 10개 카테고리

딥러닝에 적용한 아이디어 - 뉴런

인공 뉴런
출력 뉴런
연결 가중치
• 입력
학습 데이터 X에 대한 백터
• 출력
입력에 대한 Linear function 결과값
• 비선형성 (Nonlinearity)
출력을 원하는 범위의 값으로
변화시키는 것. 예, 분류의 경우 [0,1]
확률값이 필요
• 학습
가중치 w와 Bias b 를 찾는 과정
x1 x2 xn
w1 w2 wn
…….
입력 뉴런

Deep Neural Network
hidden layersInput layer
output
Add Non Linearity to output of hidden layer
To transform output into continuous range

딥러닝에서의 Training
0.4 0.3
0.2 0.9
...
back propogation (gradient descent)
X1 != X
0.4 ± 𝛿 0.3 ± 𝛿
new
weights
new
weights
0
1
0
1
1
.
.
-
-
X
input
label
...
X1

딥러닝 모델
0.2
-0.1
...
0.7
Input Output
1 1 1
1 0 1
0 0 0
3
mx.sym.Pooling(data, pool_type="max", kernel=(2,2), stride=(2,2)
lstm.lstm_unroll(num_lstm_layer, seq_len, len, num_hidden, num_embed)
4 2
2 0
4=Max
1
3
...
4
0.2
-0.1
...
0.7
mx.sym.FullyConnected(data, num_hidden=128)
2
mx.symbol.Embedding(data, input_dim, output_dim = k)
Queen
4 2
2 0
2=Avg
Input Weights
cos(w, queen) = cos(w, king) - cos(w, man) + cos(w, woman)
mx.sym.Activation(data, act_type="xxxx")
"relu"
"tanh"
"sigmoid"
"softrelu"
Neural Art
Face Search
Image Segmentation
Image Caption
“People Riding Bikes”
Bicycle, People,
Road, Sport
Image Labels
Image
Video
Speech
Text
“People Riding Bikes”
Machine Translation
“Οι άνθρωποι
ιππασίας ποδήλατα”
Events
mx.model.FeedForward model.fit
mx.sym.SoftmaxOutput
Anatomy of a Deep Learning Model
mx.sym.Convolution(data, kernel=(5,5), num_filter=20)

Convolutional Neural Network에서 사용되는 레이어 종류
Convolutional Layer Activation Layer Pooling Layer
패턴을 검출하는 필터 역할 비선형 구조를 적용 배열 크기(행,열)를 줄임

일반 Neural Network와 Convolutional Network
이미지 출처: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/

이미지에서 패턴을 찾는 Convolutional Layer
이미지 출처: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/

Convolutional Neural Network를 적용한 이미지 분류

LeNet-5

AlexNet

GoogLeNet
Convolution Pooling Softmax Other

VGG
Image Credit : https://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/

ResNet
Image Credit : https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf
• Residual 학습 개념 사용
• Layer 수: 18, 34, 50, 101, 152

이제 구현해 볼까요?

딥러닝 구현을 위한 프레임워크가 필요합니다

Deep Learning 프레임워크들

Apache MXNet
• 자원을 효율적으로 활용함
• 작은 메모리의 GPU와 느린 네트워크를 고려
• 클라우드에서 학습하고, 어디에나 배포
• 속도
• 노드와 GPU 개수가 증가하는 것과 비례한 성능 향상
• 단일 노드에서도 높은 효율 (C++ Backend)
• 프로그램밍 기능
• 명령형(Imperative)과 선언형(Declarative) 프로그램밍 혼합
• 다양한 프로그램 언어 지원

MXNet 특징 - GPU 개수 증가에 따른 확장성
Number of GPUs

Gluon
유연한 딥러닝을 위한 쉬운 프로그래밍 인터페이스
• 친숙한 API
• 다이나믹 네트워크
• 알고리즘으로 네트워크 정의
• 학습을 위한 고속 연산자
Introducing Gluon: a new library for machine learning from AWS and Microsoft
https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-gluon-a-new-library-for-machine-learning-from-aws-and-microsoft/

Apache MXNet 구성 요소
NDArray
• 명령형 프로그래밍 (Imperative)
• CPU와 GPU에서 다차원 배열(Tensor) 연산을 수행
Symbol
• 선언형 프로그래밍 (Declarative)
• Neural Network 그래프 정의 및 최적화를 위한 자동 미분 수행
Module
• Neural Network 학습 및 예측 수행
Iterators
• 데이터 로딩

NDArray – mxnet.ndarray
• 다차원 배열(텐서)에 대한 수학 연산을 위한 핵심 자료 구조
• 고정 크기의 동일한 데이터 타입의 다차원 배열
• NumPy와 차이점
• CPU, GPU 및 여러 GPU 환경에서 연산을 수행
• 여러 연산을 가용한 하드웨어에 걸쳐서 병렬로 수행
0 1 2
3 4 5
2 X 3 배열
1번째 Axis 2번째 Axis

NDArray – 주요 Attribute들
• ndarray.shape: 배열의 차원값
• ndarray.dtype: 원소의 데이터 타입 (numpy 타입 객체)
• ndarray.size: 배열의 총 원소 개수
• ndarray.context: 형열이 저장된 디바이스 (CPU, GPU)

Symbol – mxnet.symbol
Symbol을 이용한 선언형(declarative) 프로그래밍 방법은,
1) 입력과 출력에 대한 Placeholder을 이용해서 연산 그래프 정의
2) NDArray 변수들을 Placeholder에 바인딩한 후, 그래프 연산을 수행
최적화된 연산 수행 (예, 메모리 재사용을 통한 적은 메모리 사용)

Symbol – 기본 사용법
import mxnet as mx
a = mx.sym.Variable('a')
b = mx.sym.Variable('b')
c = a + b
d = a * b
e = mx.sym.dot(a, b)
mx.viz.plot_network(symbol=c)

Apache MXNet – Symbol 패키지
Convolution
Activation
Pooling
Flatten
FullyConnected
SoftmaxOutput

Symbol – 기본 Neural Network 구성하기
net = mx.sym.Variable('data')
net = mx.sym.FullyConnected(data=net, name='fc1',
num_hidden=128)
net = mx.sym.Activation(data=net, name='relu1',
act_type="relu")
net = mx.sym.FullyConnected(data=net, name='fc2',
num_hidden=10)
net = mx.sym.SoftmaxOutput(data=net, name='out')
mx.viz.plot_network(net, shape={'data':(100,200)})

Module – mxnet.module
• 정의된 네트워크를 학습 시키고, 학습된 네트워크를 이용해서 예측을 수행
• 상위 레벨 및 중간 레벨 인터페이스 제공
학습 수행 순서
• 학습 데이터 입력
• 모델 파라메터 초기화
• 네트워크를 따라 Forward, Backward 수행
• Gradient들을 기반으로 weight 값 조정
• 모델 체크포인트 …
bind
init_params
init_optimizer
metric.create
forward
update_metric
backward
update
fit
중간 레벨 인터페이스 상위 레벨 인터페이스

Module – 모델 정의
# create a module
mod = mx.mod.Module(
symbol=net,
context=mx.cpu(),
data_names=['data'],
label_names=['softmax_label'])
• symbol: Neural Network 정의
• context: 어떤 디바이스에서 수행할 것인지 (CPU, GPU, 여러 GPU들)
• data_names: 입력 데이터 변수 이름들
• label_names: 입력 label 변수 이름들

Module – 여러 GPU 사용하기
# Single GPU
module = mx.module.Module(
context=mx.gpu(0))
# Train on multiple GPUs
module = mx.module.Module(
context=[mx.gpu(i) for i in range(N)], ...)
• Data parallelism을 기본 지원
• 여러개의 GPU를 사용하도록 간단히 설정 가능
examples

Module – 중간 레벨 인터페이스 활용 예제
# 주어진 입력 데이터 및 label 모양(shape)에 따라 메모리 할당
mod.bind(data_shapes=train_iter.provide_data, label_shapes=train_iter.provide_label)
# uniform random number를 사용해서 파라메터 초기화 수행
mod.init_params(initializer=mx.init.Uniform(scale=.1))
# 학습 속도(learning rate) 0.1 값으로 학습에 SGD 사용
mod.init_optimizer(optimizer='sgd', optimizer_params=(('learning_rate', 0.1), ))
# 정확도(accuracy)를 메트릭으로 사용
metric = mx.metric.create('acc')
# 트레이닝 을 5 epoch 수행
for epoch in range(5):
train_iter.reset()
metric.reset()
for batch in train_iter:
mod.forward(batch, is_train=True) # 예측값 계산
mod.update_metric(metric, batch.label) # 예측 정확도 누적
mod.backward() # gradients 계산
mod.update() # 파라메터 업데이트
print('Epoch %d, Training %s' % (epoch, metric.get()))

Module – 상위 레벨 인터페이스
• 학습: 중간 레벨 인터페이스를 하나 하나 수행하지 않고, module.fit API
호출
• 예측: module.predict API 제공
# fit the module
mod.fit(train_iter,
eval_data=val_iter,
optimizer='sgd',
optimizer_params={'learning_rate':0.1},
eval_metric='acc',
num_epoch=8)

Module – 모델 저장 및 읽어오기
• 학습이 완료된 모델은 파일로 저장하고,
checkpoint = mx.callback.do_checkpoint(model_prefix)
• 필요할 때 저장된 모델을 읽어서 예측에 사용
sym, arg_params, aux_params = mx.model.load_checkpoint(model_prefix, 3)
• 모델 체크포인트 파일
• 네트워크 정의: .json
• 학습된 파라메터값들: .params

이제 정말 구현해 볼까요?

MXNet을 이용한 Convolutional Layer 구현 방법
mxnet.symbol.Convolution()
mxnet.symbol.Activation()
mxnet.symbol.Pooling()
mxnet.symbol.flatten()
mxnet.symbol.FullyConnected()
mxnet.symbol.SoftmaxOutput()

Convolution Layer 예제
import mxnet as mx
data = mx.sym.Variable(‘data’)
conv1 = mx.sym.Convolution(data=data, kernel=(5,5),
num_filter=30)
act1 = mx.sym.Activation(data=conv1, act_type=‘relu’)
pool1 = mx.sym.Pooling(data=act1, pool_type=‘max’, kernel=(2,2))

3D 배열을 1D 배열로 변환
fc0 = mx.sym.Flatten(pool2)

Fully Connected Layer 정의
fc1 = mx.sym.FullyConnected(data=fc0, num_hidden=500)
act3 = mx.sym.Activation(data=fc1, act_type=‘relu’)

마지막 카테고리 판별을 위한 Output 레이어 정의
fc3 = mx.sym.FullyConnected(data=fc2, num_hidden=500)
output_layer = mx.sym.SoftmaxOutput(data=fc3, name=’softmax’)

MXNet을 이용한 Fashion-MNIST 분석 예제
https://github.com/sunilmallya/dl-twitch-series
E3_image_recognition_clothing_detector.ipynb
$ ssh –i mysecurekey.pem –L 8888:localhost:8888 ubuntu@EC2-IP
$ git clone https://github.com/sunilmallya/dl-twitch-series.git
$ cd dl-twitch-series
$ jupyter notebook

딥러닝에 대해서 더 알고 싶으시면
AWS AI (https://aws.amazon.com/ko/amazon-ai)
AWS AI Blog (https://aws.amazon.com/blogs/ai)
Deep Learning - The Straight Dope (http://gluon.mxnet.io)
Apache MXNet (http://mxnet.incubator.apache.org)
Gluon (http://mxnet.incubator.apache.org/gluon)

AWS re:Invent 2017 – 머신러닝
https://aws.amazon.com/blogs/ai/your-guide-to-machine-learning-at-reinvent-2017/
50개 이상의 breakout 세션
핸즈온 워크샵, 랩
Deep-dive Chalk Talk
주목할 만한 이벤트들
• Robocar Rally 2017
• Deep Learning Summit
• Deep Learning on AWS
• Computer Vision Language & Speech

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발표자료/녹화영상 제공합니다.
http://bit.ly/awskr-webinar
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