はじめに

tensorflowやtflearnでモデルを作っていると、ネットワークを図にしたり学習の進み具合をさくっとグラフにしてくれるツールがあると便利だな、と思ったことがあると思います。 Googleで検索をしているとtensorboardなるものを見つけたので、こちらを使って見たいと思います。 ちなみに、この記事の内容は以下のDockerイメージを使うことでさくっと試すことができます。

環境

ニューラルネットワークを簡単に作りたかったので、tflearnを使いました。

• OS : Ubuntu 16.04
• python : 3.5.2
• tensorflow : 1.1.0
• tfLearn : 0.3
• tensorboard : 1.0.0a6

tensorboardのインストール

tensorboardはpip installでインストールできるので、非常に簡単です。ただ、私の環境ではvirtualenvではうまく動作しなかったので注意してください。検索すると、既知の問題のようで、githubのissuesやstackoverflowのページがいくつかヒットします。 もしpython環境を整備していなかったらこちらを参考にしてみてください。

pip install tensorboard

サンプルニューラルネットワークの構築

MNISTデータセットを使って手書き数字認識のタスクをニューラルネットワークにやらせて、その様子をtensorboardで見たいと思います。 もしnumpy, tensorflow, tflearnをインストールしていなければ、pip installでインストールしてください。 構築するモデルは、入力層のユニットが784(28 x 28ピクセル)個、隠れ層は２層あって１つ目は128個、２つ目は32個のユニットがあります。そして最後に出力層が0から9の数字を表せられるように10個のユニットになっています。 図で表すと以下のようなネットワークになっています。 これをtflearnを使ってコードにすると以下のようになります。

import numpy as np
import tensorflow as tf
import tflearn
import tflearn.datasets.mnist as mnist

# 1. Load MNIST data
X_train, y_train, X_test, y_test = mnist.load_data(one_hot=True)

# 2. Build a NN Model
tf.reset_default_graph()
net = tflearn.input_data([None, X_train.shape[1]]) # Input Layer
net = tflearn.fully_connected(net, 128, activation='ReLU') # Hidden Layer 1
net = tflearn.fully_connected(net, 32, activation='ReLU') # Hidden Layer 2
net = tflearn.fully_connected(net, 10, activation='softmax') # Output Layer
net = tflearn.regression(net, optimizer='sgd', learning_rate=0.01, loss='categorical_crossentropy')
model = tflearn.DNN(net, tensorboard_verbose=3)

# 3. Traning
model.fit(X_train, y_train, validation_set=0.1, show_metric=True, batch_size=100, n_epoch=20)

# 4. Testing
predictions = np.array(model.predict(X_test)).argmax(axis=1)
actual = y_test.argmax(axis=1)
test_accuracy = np.mean(predictions == actual, axis=0)
print("Test accuracy: ", test_accuracy)

ディープではなくシンプルなニューラルネットワークで、しかもepochを20程度にしかしていません。それでも、私が試したときは約91%の正答率を出していました。

tensorboardでモデルと学習の様子を確認

tflearnを使うと/tmp/tflearn_logsにtensorboardで使えるログが勝手に出力されます。 tensorboardはWebUIで、以下のコマンドで立ち上げることが出来ます。ポート番号はデフォルトが6006なので、オプションで指定する必要はありません。

tensorboard --logdir='/tmp/tflearn_logs' --port=6006

後はhttp://localhost:6006といったURLでアクセスするだけです。 構築したニューラルネットワークはGRAPHSタブで確認できます。慣れるまでは若干見にくそうですが、トポロジ情報だけでなく学習方法など詳細な情報も含まれていて、コードを追うよりは簡単にモデルを把握することが出来ます。 学習の進捗の様子はSCALARSタブで確認出来ます。各層ごとに確認できるので便利ですね。 ちなみに、複数回実行すると、複数の結果を同時に見ることができます。

Jupyter Notebook上で構築したモデルを軽く見たい場合

tensorboardだと別タブでモデルを見ることになります。もしJupyter Notebookで、構築したモデルを見たい場合は、tfgraphvizというライブラリが使えます。 ただ、注意事項として、tfgraphvizの結果は特別見やすいわけではないです。あくまで理解の補助として利用いただければいいと思います。 これもインストールはpip installするだけです。

pip install tfgraphviz

tflearnでは結果が出力されなかったので、tensorflowで簡単なモデルを書いて出力させてみます。以下の例はこの記事の例を利用させていただいています。

import numpy as np
import tensorflow as tf

tf.reset_default_graph()

# Creating input and correct result data
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data * 0.1 + 0.3

# Build network
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = W * x_data + b
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

# Output graph with tfgraphviz
tfg.board(tf.get_default_graph())

これをjupyter notebook上で実行すると、以下のような図が出力されます。 すごく見やすいわけではないですが、雰囲気はつかめるかと思います。

Dockerイメージ

この記事で紹介したことは、以下のDockerイメージですぐ試すことができます。 利用方法は以下のようにdocker pullしてdocker runするだけです。samples.ipynbファイルがあり、その中にこの記事で紹介したコードがすでにあるので、実行してみてください。

### Docker Pull
docker pull zuqqhi2/ml-python-sandbox:latest
docker images
#REPOSITORY                  TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
#zuqqhi2/ml-python-sandbox   latest              4402825ff756        2 hours ago         12.9 GB

### Run jupyter without login to container
docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 zuqqhi2/ml-python-sandbox

この記事がなんらかの参考になれば幸いです。

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