AutoGLuon学习笔记：环境配置与API初识

Posted 2022-11-21 Sakurazzy

AutoGLuon学习笔记（一）：环境配置与API初识

• 环境配置
• • CUDA安装
  • Autogluon安装
• 图片分类
• • 数据集导入和处理
  • 拟合模型
  • 预测新图片
  • 测试集准确率
  • 保存模型
• 超参数优化
• • 模型范围设置
  • 训练超参数设置
  • 超参数搜索策略设置
  • 准确率测试

AutoGluon enables easy-to-use and easy-to-extend AutoML with a focus on automated stack ensembling, deep learning, and real-world applications spanning text, image, and tabular data.

AutoGluon使得机器学习简单易用且易扩展成为可能，它是基于自动的栈集成，深度学习以及跨真实世界的文本、图片、表格数据的应用

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环境配置

anaconda新建一个虚拟环境autogluon_env

CUDA安装

参考博客：
ubuntu18.04安装nvidia_driver_510+cuda_11.6+cudnn_11.x
Ubuntu 18.04上安装cuda

# 查询CUDA版本号
$ nvcc -V
# 查询显卡
$ lspci | grep -i nvidia 
# 查询驱动版本和对应CUDA版本
$ nvidia-smi

我的显卡是1050TI，驱动是470，对应CUDA11.4
CUDA历史版本下载地址

Autogluon安装

官网地址：https://auto.gluon.ai/stable/index.html

# GPU版本
$ python3 -m pip install -U pip
$ python3 -m pip install -U setuptools wheel
$ python3 -m pip install -U "mxnet_cu110<2.0.0"
$ python3 -m pip install autogluon
# CPU版本
$ python3 -m pip install -U pip
$ python3 -m pip install -U setuptools wheel
$ python3 -m pip install -U "mxnet<2.0.0"
$ python3 -m pip install autogluon

目前不支持CUDA11.4，所以选择CPU版本，包含了pytorch1.10.1

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图片分类

参考官方教程：Image Prediction

数据集导入和处理

加载数据集的三种方法：

1. Load a csv file or construct your own pandas DataFrame with image and label columns
   加载CSV文件或者用图片和标签列构建自定义的pandas数据结构
2. Load a image folder directly with ImageDataset
   用ImageDataset直接加载图片的文件夹
3. Convert a list of images to dataset directly with ImageDataset
   用ImageDataset直接将一组图片转化成数据集

这里采用的数据集是Kaggle的Shopee-IET dataset，下载地址：Shopee-IET

使用ImageDataset加载数据集

train_dataset, _, test_dataset = ImageDataset.from_folders('https://autogluon.s3.amazonaws.com/datasets/shopee-iet.zip')
print(train_dataset)

拟合模型

创建一个预测器，设置epochs为2轮，自动进行fit

predictor = ImagePredictor()
# since the original dataset does not provide validation split, the `fit` function splits it randomly with 90/10 ratio
# you can trust the default config, we reduce the # epoch to save some build time
predictor.fit(train_dataset, hyperparameters='epochs': 2)  

拟合结束后获取最好的一个模型，查看它的准确率

fit_result = predictor.fit_summary()
print('Top-1 train acc: %.3f, val acc: %.3f' %(fit_result['train_acc'], fit_result['valid_acc']))

预测新图片

用测试集进行预测

# 直接显示预测结果
image_path = test_dataset.iloc[0]['image']
result = predictor.predict(image_path)
print(result)
# 显示各个类别的概率
proba = predictor.predict_proba(image_path)
print(proba)

测试集准确率

计算在测试集上的准确率

test_acc = predictor.evaluate(test_dataset)
print('Top-1 test acc: %.3f' % test_acc['top1'])

保存模型

将训练好的模型文件保存下来

filename = 'predictor.ag'
predictor.save(filename)
predictor_loaded = ImagePredictor.load(filename)
# use predictor_loaded as usual
result = predictor_loaded.predict(image_path)
print(result)

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超参数优化

参考官方文档：HPO

模型范围设置

对所要尝试的模型列举为一个list，限制测试范围，比如下面只测试resnet18和mobilenetv3_small

# Specify which Networks to Try
model = ag.Categorical('resnet18_v1b', 'mobilenetv3_small')
model_list = ImagePredictor.list_models()

训练超参数设置

对batch_size和学习率lr等参数进行设置

# Specify the training hyper-parameters
batch_size = 8
lr = ag.Categorical(1e-2, 1e-3)

超参数搜索策略设置

官方文档给出了使用贝叶斯优化的例子

Bayesian Optimization fits a probabilistic surrogate model to estimate the function that relates each hyperparameter configuration to the resulting performance of a model trained under this hyperparameter configuration.

# Bayesian Optimization
hyperparameters='model': model, 'batch_size': batch_size, 'lr': lr, 'epochs': 2
predictor = ImagePredictor()
predictor.fit(train_data, time_limit=60*10, hyperparameters=hyperparameters,
              hyperparameter_tune_kwargs='searcher': 'bayesopt', 'num_trials': 2)
print('Top-1 val acc: %.3f' % predictor.fit_summary()['valid_acc'])

准确率测试

results = predictor.evaluate(test_data)
print('Test acc on hold-out data:', results)