增量模型训练
什么是增量训练
增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。
增量训练不需要一次性存储所有的训练数据,缓解了存储资源有限的问题;另一方面,增量训练节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。
增量训练特别适用于以下情况:
- 数据流更新:在实际应用中,数据可能会持续更新,增量训练允许模型适应新的数据而不必重新训练。
- 资源限制:如果重新训练一个大型模型成本过高,增量训练可以是一个更经济的选择。
- 避免灾难性遗忘:在传统训练中,新数据可能会覆盖旧数据的知识,导致模型忘记之前学到的内容。增量训练通过保留旧知识的同时学习新知识来避免这个问题。
增量训练在很多领域都有应用,比如自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等。它使得AI系统能够更加灵活和适应性强,更好地应对现实世界中不断变化的数据环境。
ModelArts Standard中如何实现增量训练
增量训练是通过Checkpoint机制实现。
Checkpoint的机制是:在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。当需要增加新的数据继续训练时,只需要加载Checkpoint,并用Checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。
在ModelArts训练中实现增量训练,建议使用“训练输出”功能。
在创建训练作业时,设置训练“输出”参数为“train_url”,在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint,且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时,系统在训练作业启动前,自动将数据存储位置中的Checkpoint文件下载到训练容器的本地目录。
![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-standard-modelarts/figure/zh-cn_image_0000001965772192.png)
PyTorch版reload ckpt
- PyTorch模型保存有两种方式。
- 仅保存模型参数
state_dict = model.state_dict() torch.save(state_dict, path)
- 保存整个Model(不推荐)
torch.save(model, path)
- 仅保存模型参数
- 可根据step步数、时间等周期性保存模型的训练过程的产物。
将模型训练过程中的网络权重、优化器权重、以及epoch进行保存,便于中断后继续训练恢复。
checkpoint = { "net": model.state_dict(), "optimizer": optimizer.state_dict(), "epoch": epoch } if not os.path.isdir('model_save_dir'): os.makedirs('model_save_dir') torch.save(checkpoint,'model_save_dir/ckpt_{}.pth'.format(str(epoch)))
- 完整代码示例。
import os import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--train_url", type=str) args, unparsed = parser.parse_known_args() args = parser.parse_known_args() # train_url 将被赋值为"/home/ma-user/modelarts/outputs/train_url_0" train_url = args.train_url # 判断输出路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从头训练,如果有模型文件,则加载epoch值最大的ckpt文件当做预训练模型。 if os.listdir(train_url): print('> load last ckpt and continue training!!') last_ckpt = sorted([file for file in os.listdir(train_url) if file.endswith(".pth")])[-1] local_ckpt_file = os.path.join(train_url, last_ckpt) print('last_ckpt:', last_ckpt) # 加载断点 checkpoint = torch.load(local_ckpt_file) # 加载模型可学习参数 model.load_state_dict(checkpoint['net']) # 加载优化器参数 optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) # 获取保存的epoch,模型会在此epoch的基础上继续训练 start_epoch = checkpoint['epoch'] start = datetime.now() total_step = len(train_loader) for epoch in range(start_epoch + 1, args.epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): images = images.cuda(non_blocking=True) labels = labels.cuda(non_blocking=True) # Forward pass outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) # Backward and optimize optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ... # 保存模型训练过程中的网络权重、优化器权重、以及epoch checkpoint = { "net": model.state_dict(), "optimizer": optimizer.state_dict(), "epoch": epoch } if not os.path.isdir(train_url): os.makedirs(train_url) torch.save(checkpoint, os.path.join(train_url, 'ckpt_best_{}.pth'.format(epoch)))
MindSpore版reload ckpt
import os import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--train_url", type=str) args, unparsed = parser.parse_known_args() # train_url 将被赋值为"/home/ma-user/modelarts/outputs/train_url_0" train_url = args.train_url # 初始定义的网络、损失函数及优化器 net = resnet50(args_opt.batch_size, args_opt.num_classes) ls = SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction="mean") opt = Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, net.get_parameters()), 0.01, 0.9) # 首次训练的epoch初始值,mindspore1.3及以后版本会支持定义epoch_size初始值 # cur_epoch_num = 0 # 判断输出obs路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从头训练,如果有模型文件,则加载epoch值最大的ckpt文件当做预训练模型。 if os.listdir(train_url): last_ckpt = sorted([file for file in os.listdir(train_url) if file.endswith(".ckpt")])[-1] print('last_ckpt:', last_ckpt) last_ckpt_file = os.path.join(train_url, last_ckpt) # 加载断点 param_dict = load_checkpoint(last_ckpt_file) print('> load last ckpt and continue training!!') # 加载模型参数到net load_param_into_net(net, param_dict) # 加载模型参数到opt load_param_into_net(opt, param_dict) # 获取保存的epoch值,模型会在此epoch的基础上继续训练,此参数在mindspore1.3及以后版本会支持 # if param_dict.get("epoch_num"): # cur_epoch_num = int(param_dict["epoch_num"].data.asnumpy()) model = Model(net, loss_fn=ls, optimizer=opt, metrics={'acc'}) # as for train, users could use model.train if args_opt.do_train: dataset = create_dataset() batch_num = dataset.get_dataset_size() config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=batch_num, keep_checkpoint_max=35) # append_info=[{"epoch_num": cur_epoch_num}],mindspore1.3及以后版本会支持append_info参数,保存当前时刻的epoch值 ckpoint_cb = ModelCheckpoint(prefix="train_resnet_cifar10", directory=args_opt.train_url, config=config_ck) loss_cb = LossMonitor() model.train(epoch_size, dataset, callbacks=[ckpoint_cb, loss_cb]) # model.train(epoch_size-cur_epoch_num, dataset, callbacks=[ckpoint_cb, loss_cb]),mindspore1.3及以后版本支持从断点恢复训练