dataloader Archives

Data Echoing คืออะไร เพิ่มความเร็วในการเทรน Neural Network ด้วยเทคนิค Data Echoing – Preprocessing ep.6

The Crab Nebula, the result of a supernova noted by Earth-bound chroniclers in 1054 A.D. Image Credit: NASA, ESA, J. Hester, A. Loll (ASU) https://www.nasa.gov/multimedia/imagegallery/image_feature_1604.html

อย่างที่เราทราบกันดีว่า I/O หรือระบบ Input/Output เป็นอะไรที่ช้าที่สุด ของระบบคอมพิวเตอร์ การที่จะ Optimize ให้คอมพิวเตอร์ทำงานได้ประสิทธิภาพมากที่สุด ต้องใช้ความรู้ความเข้าใจ บริหารจัดการทรัพยากรส่วนต่าง ๆ เช่น CPU, GPU, Memory, Storage, Network ให้ทำงาน Utilize มากที่สุด ลด Bottleneck ที่ต้องรอข้อมูลระหว่างกัน แต่ในการเทรน Machine Learning ที่เราวิธีที่เราทำกันอยู่ Training Loop จะเริ่มต้นจาก อ่านข้อมูล, สับไพ่ข้อมูล, Split, Data Augmentation, Feed Forward, Loss Function, Backpropagation, Optimizer Update Weight แล้วเริ่มต้น Loop ใหม่ เป็นอย่างนี้ซ้ำ ๆ ไปเรื่อย ๆ ตามลำดับ โดยไม่ได้คำนึงถึงประเด็นด้านบน แล้วเราจะแก้ไขอย่างไร

Data Pipeline คืออะไร Data Block API สร้าง Data Pipeline สำหรับเทรน Machine Learning แบบ Supervised Learning – Preprocessing ep.5

HDPE Pipeline in a harsh Australian environment, used for transporting water to a mine site. Credit: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:HDPE_Pipeline_in_a_harsh_Australian_environment.jpg

ในการเทรน Machine Learning โดยเฉพาะแบบ Supervised Learning หรือข้อมูลมี Label นอกจากเรื่องการเทรน การออกแบบสถาปัตยกรรมของโมเดล ยังมีงานสำคัญอีกหลายที่ต้องทำก่อนที่เราจะเริ่มเทรนได้ หนึ่งในนั้นคือ สร้าง Data Pipeline จัดเตรียมข้อมูล

Refactor โค้ด Neural Network สร้าง DataBunch และ Learner ปรับปรุง Training Loop – Neural Network ep.9

Roses and Lillies by Henri Fantin-Latour (1888). Credit https://www.wikiart.org/en/henri-fantin-latour/roses-and-lilies-1888

ใน ep ที่แล้วเราได้ Neural Network และ Training Loop ที่ทำงานได้ดีพอสมควร มีการวัดผล Metrics กับข้อมูลใน Validation Set เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลทำงานได้ถูกต้องกับข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน แต่โค้ด Training Loop ของเรายังมีความซับซ้อนเกินไป ใช้ Parameter จากภายนอกถึง 6 ตัว ซึ่งมากเกินไป ทำให้ยากต่อการต่อยอดเทรนในอัลกอริทึมที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น แล้วเราจะแก้ไขอย่างไร

สับไพ่ข้อมูล DataLoader ด้วย Random Sampler และ Collate ป้อนโมเดล เทรน Machine Learning – Neural Network ep.7

A riffle shuffle being performed during a game of poker at a bar near Madison, Wisconsin. Credit https://en.wikipedia.org/wiki/File:Riffle_shuffle.jpg

ในแต่ละ Epoch ของการเทรน Machine Learning สอนโมเดล Deep Neural Network เราไม่ควรป้อนข้อมูลที่เรียงลำดับเหมือนกันทุกครั้งให้โมเดล ใน ep นี้เราจะมาสร้าง DataLoader เวอร์ชันใหม่ ที่จะสับไพ่ข้อมูลตัวอย่างก่อนป้อนให้โมเดล เป็นการลดการจำข้อสอบของโมเดล ช่วยให้โมเดล Generalization ได้ดีขึ้น ลด Variance ของโมเดล

ใช้ Dataset, DataLoader ป้อนข้อมูลให้ Neural Network ทีละ Batch สอน Refactor Training Loop – Neural Network ep.5

Doughnut production line. Credit https://en.wikipedia.org/wiki/Production_line#/media/File:Krispy_Kreme_Doughnuts.jpg

ใน ep นี้เราจะมาสร้าง Dataset และ DataLoader เพื่อเป็น Abstraction ในจัดการข้อมูลตัวอย่าง x, y จาก Training Set, Validation Set ที่เราจะป้อนให้กับ Neural Network ใช้เทรน ใน Training Loop ของ Machine Learning