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1.
DEEP LEANING ON
RAILS @the_haigo #ezuka_tech_night
2.
➤ 自己紹介 ➤ Ruby
での深層学習事情 ➤ Railsに載せれると何が嬉しいか ➤ RedChainer on Rails ➤ Menoh on Rails(demo) ➤ 総評 ➤ Deep Leaning を学ぶには Agenda
3.
➤ Name: 隆藤唯章(タカフジ
ユイショウ) ➤ Twitter: @the_haigo ➤ Github: thehaigo ➤ Job: 坊主 / フリーランスエンジニア ➤ Skill: Ruby on Rails, react redux ➤ Learning: 機械学習 ,react native(expo), flutter ➤ History: 中京大学認知科学研究科卒 About me
4.
Ruby の深層学習事情
5.
➤演算が遅いので使い物にならない ➤ツールが ってない Up to
Now
6.
➤Numo Cumo(GPU演算)で大幅な高速化 ➤Red-deta-tools ➤RedChainer, red-datasets,…etc ➤Menoh(ONNX) ➤PyCall Now
7.
➤ URL https://github.com/red-data-tools/red-chainer ➤
Chainer 2.0 をベースにRubyに移植 ➤ Numo Cumo(GPU)を使用するので高速 ➤ 移植具合 RedChainer
8.
➤ PFN社が開発した各言語でONNXを 読み込んで推論を行うライブラリ ➤ ONNX ➤
Open Neural Network eXchange ➤ DeepLeaningのモデルを様々なフレームワーク間 で使用するためのフォーマット ➤ 学習済みモデルがあれば RubyでもNodeでも推論ができる Menoh (ONNX)
9.
➤ URL :
https://github.com/onnx/models ➤ 様々なONNXの学習済みモデルが置いてある ➤ MobileNet, YOLOv3,,,etc ➤ exampleがあるので、それを参考して入力データを加工する Model Zoo
10.
➤ URL :
https://github.com/mrkn/pycall.rb ➤ RubyでPythonを実行する ➤ RubyでKerasを読み込んで実行するのがトレンドらしい ➤ 書いてるうちにどっちを書いているのかわからなくなってきて 結局Pythonで書くことに落ち着くとかなんとか ➤ 今回は紹介のみです PyCall
11.
➤ サービスを作りやすい ➤ djangoに比べてアプリ作成の情報が多い ➤
Rails scaffold ! Carrier wave! bootstrap! Devise! ➤ テストがしやすい ➤ RSpec FactoryBot,…etc ➤ ライブラリ読み込み済みのREPL ➤ Rubyで書ける ➤ 楽しい! Railsに載せれると何が嬉しいか
12.
RedChainer on Rails
13.
➤gem ‘red-chainer’ ➤Bundle install ➤終わり! Install
14.
Example Iris Classification
15.
ネットワーク
16.
➤ モデル検証やデータ整形も含めて100行ちょっと ➤ 細かく関数化したり改行があるので実質60行 ➤
学習の実行 ➤ 以下で読み込みと保存 学習コード
17.
Demo
18.
Example Image Classification
19.
➤ 構築ネットワークはResNet18 ➤ 18層で構成されたDNN ➤
他にも34,50,101,154と深いものがあり ➤ これをベースにされているネットワークが多くある ➤ 80行くらい ➤ 学習データセットはCIFAR10 ➤ 32x32の6万枚のカラーイメージ ➤ 10のクラスに分類する(100のクラスx600枚のCIFAR100もある) ネットワーク
20.
➤ RedChainerには以下の便利ツールがあるので 記述が少なくて済む ➤ Iterators
データセットをバッチサイズに合わせて分割 ➤ Updater call, backward, clear-grads などの処理を行う ➤ Trainer 指定epoch数学習させファイルに書き出す 学習コード
21.
問題発生!
22.
待てども待てども 1epochも学習しない!
23.
調べてみたところ GPUで5時間・・・ CPUだとその5倍はかかる模様
24.
GPU モードはあるが画像分類で使用する CNNのConvolution2Dレイヤーが GPUモードで動かない Linearレイヤーは対応してあるのでmnistはgpuモードで動く
25.
➤ installは楽 ➤ GPUで動くものもあるし動かないものがある ➤
ネットワークの構築は楽なので本家のChainerのコードを見な がら自分で組み上げると良さそう ➤ 学習したモデルの保存と読み込みは楽 ➤ Trainer,Updaterなどを使いこなせると楽そう ➤ まだまだ開発中のものなので待つか、pull requestを送ろう! Result
26.
Menoh on Rails
27.
➤ Install menoh ➤
Brew install mkl-dnn eigen protobuf opencv ➤ Git clone https://github.com/pfnet-research/menoh.git ➤ cd menoh ➤ python retrieve_data.py ➤ makedir build && cd build ➤ cmake .. ➤ make && make install ➤ gem install menoh Install
28.
➤ menoh-ruby にあるサンプルをベースに作成 ➤
読み込み、セットアップ、推論はこんな感じ Example ImageNet VGG16
29.
➤ 推論する画像をImageMagicで加工し ➤ BinaryからPixel配列に変換 Example
ImageNet VGG16
30.
DEMO https://github.com/thehaigo/dl_on_rails
31.
➤ Install はそこまで難しくない ➤
学習済みモデルを使用するのでGPUは必要ない ➤ Model Zoo等にある学習済みを使うが カスタマイズは容易ではない ➤ カスタマイズする場合はChainer等で学習させて onnxに変換する必要がある ➤ 学習はpython 推論はrubyという形が無難 Result
32.
➤ NumoやCumoによって演算が速くなった ➤ RedDetaToolsでツールが
ってきたがまだまだ開発中 ➤ Chainer本家を参考にRedChainerで自力で実装しよう! ➤ Menohで簡単に学習済みモデルで推論ができるようになった ➤ 学習済みモデルのカスタマイズ(FineTuning)は容易ではない ➤ Ruby 楽しい! 総評
33.
DeepLeaningを学ぶには
34.
以下の書籍を Numo(or Cumo)を使ってRubyで書く
35.
ありがとうございました
36.
おまけ
37.
➤ 参考 https://ainow.ai/2019/01/01/159794/ ➤ Matrix
Numo Cumo 比較
38.
Cumo が Rails
Consoleで動かない ➤ irb では動く ➤ errorも initialization error (3) とかで手掛かりがない ➤ rails c で動作テストしたあとirbかruby train.rbで学習データを railsで読み込む形にすればよさそう ➤ consoleをpryに変更しても同様 ➤ Rails c でのメモリ展開やcuda読み込みに問題?
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