Keras モデル

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Weights & Biases を使用して機械学習の実験管理、データセットのバージョン管理、プロジェクトのコラボレーションを行いましょう。

この Colab ノートブックは WandbModelCheckpoint コールバックを紹介します。このコールバックを使用して、モデルのチェックポイントを Weights & Biases Artifacts にログします。

セットアップとインストール

まず、最新バージョンの Weights & Biases をインストールします。次に、この colab インスタンスを認証して W&B を使用します。

!pip install -qq -U wandb
Python
import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import models
import tensorflow_datasets as tfds

# Weights & Biases に関連するインポート
import wandb
from wandb.integration.keras import WandbMetricsLogger
from wandb.integration.keras import WandbModelCheckpoint
Python

もし初めて W&B を使用するか、ログインしていない場合、wandb.login() を実行した後に表示されるリンクをクリックするとサインアップ/ログインページに移動します。無料アカウント の登録は数回のクリックで簡単に行えます。

wandb.login()
Python

ハイパーパラメーター

適切なコンフィグシステムの使用は、再現性のある機械学習のベストプラクティスとして推奨されます。各実験のハイパーパラメーターを W&B を使用して管理できます。この colab では、コンフィグシステムとしてシンプルな Python の dict を使用します。

configs = dict(
    num_classes = 10,
    shuffle_buffer = 1024,
    batch_size = 64,
    image_size = 28,
    image_channels = 1,
    earlystopping_patience = 3,
    learning_rate = 1e-3,
    epochs = 10
)
Python

データセット

この colab では、 TensorFlow データセットカタログから CIFAR100 データセットを使用します。TensorFlow/Keras でシンプルな画像分類パイプラインを構築することを目指します。

train_ds, valid_ds = tfds.load('fashion_mnist', split=['train', 'test'])
Python
AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE

def parse_data(example):
    # 画像を取得
    image = example["image"]
    # image = tf.image.convert_image_dtype(image, dtype=tf.float32)

    # ラベルを取得
    label = example["label"]
    label = tf.one_hot(label, depth=configs["num_classes"])

    return image, label

def get_dataloader(ds, configs, dataloader_type="train"):
    dataloader = ds.map(parse_data, num_parallel_calls=AUTOTUNE)

    if dataloader_type=="train":
        dataloader = dataloader.shuffle(configs["shuffle_buffer"])

    dataloader = (
        dataloader
        .batch(configs["batch_size"])
        .prefetch(AUTOTUNE)
    )

    return dataloader
Python
trainloader = get_dataloader(train_ds, configs)
validloader = get_dataloader(valid_ds, configs, dataloader_type="valid")
Python

モデル

def get_model(configs):
    backbone = tf.keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2(weights='imagenet', include_top=False)
    backbone.trainable = False

    inputs = layers.Input(shape=(configs["image_size"], configs["image_size"], configs["image_channels"]))
    resize = layers.Resizing(32, 32)(inputs)
    neck = layers.Conv2D(3, (3,3), padding="same")(resize)
    preprocess_input = tf.keras.applications.mobilenet.preprocess_input(neck)
    x = backbone(preprocess_input)
    x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
    outputs = layers.Dense(configs["num_classes"], activation="softmax")(x)

    return models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
Python
tf.keras.backend.clear_session()
model = get_model(configs)
model.summary()
Python

モデルのコンパイル

model.compile(
    optimizer = "adam",
    loss = "categorical_crossentropy",
    metrics = ["accuracy", tf.keras.metrics.TopKCategoricalAccuracy(k=5, name='')]
)
Python

トレーニング

# W&B の run を初期化
run = wandb.init(
    project = "intro-keras",
    config = configs
)

# モデルをトレーニング
model.fit(
    trainloader,
    epochs = configs["epochs"],
    validation_data = validloader,
    callbacks = [
        WandbMetricsLogger(log_freq=10),
        WandbModelCheckpoint(filepath="models/") # ここで WandbModelCheckpoint を使用しています
    ]
)

# W&B の run を終了
run.finish()
Python

最終更新 June 20, 2025