Sacred - 머신러닝 실험관리 도구

2020. 2. 21. 13:35

Sacred

Sacred: 실험의 설정, 조직화, 로그, 재생성을 도와주는 도구
- 실험의 모든 파라미터 추적
- 다른 설정들을 쉽게 실험할 수 있음
- 개별 실행의 설정들을 데이터베이스에 저장
- 결과를 재생성

Sacred의 주요 메커니즘

ConfigScopes: 함수의 local 변수를 편리하게 다룰 수 있음, @ex.config 데코레이터 사용
Config Injection: 설정 함수의 모든 파라미터에 접근 가능
Command-line interface: 파라미터들을 변경하거나 다른 변형을 실행하는데 파워풀한 커맨드라인 인터페이스를 획득 가능
Observers: 실험의 모든 정보들, 의존성, 사용하는 설정, 실행한 기기, 과정 결과를 기록하여 Observer에 제공, Mongo DB에 저장
Automatic seeding: 실험에서 무작위로 제어하는 것을 도와줌

Hello World

@ex.automain 데코레이트
- ex.automain(my_main()) 같은 의미
- @ex.main대신 @ex.automain을 사용하는 것을 추천
- 파일을 실행하면 실험을 자동으로 실행 해줌
- @ex.automain이 작동 하려면 파일의 끝에 함수가 있어야 함, 그렇지 않으면 실험에 포함되지 않음
```
  from sacred import Experiment

  # create experiment instance
  ex = Experiment()

  # decorate
  @ex.automain
  def my_main():
      print("Hello world")
```
- 출력결과

First Configuration

first_config.py로 작성
설정: @ex.config 데코레이터 추가
- config함수 내에서 message변수 추가
- main함수에서 "Hello world"대신 message 파라미터 추가
  
  from sacred import Experiment
  
  ex = Experiment('hello_config')
  
  @ex.config
  def my_config():
```
  recipient = "world"
  message = "Hello %s!" % recipient
```
  @ex.automain
  def my_main(message):
```
  print(message)
```
실행 결과
- 실험 이름 지정: Experiment('실험이름')
- 실행 인자와 같이 실행하는 경우 실행할 때마다 seed값 변경
Command-Line 인터페이스를 이용한 configuration 업데이트
- with config=update형식으로 입력하여 실행
  - 해당 config가 지속되지 않음

Experiment 실행

실행방법
1. @ex.automain 사용
2. 파이썬에서 직접 실행: run함수 호출
  - first_config.py에서 Experiment 생성
  - first_config.py를 가져옴
  - run()함수 호출하여 실행
    - run()함수 호출 시 config_updates로 config값 조정 가능
    - JSON 직렬화(숫자, 문자열, 리스트, 튜플, 사전) 가능한 변수로 지정

jupyter notebook에서 실행하기 위해서는
- Experimnet 객체 생성 시 interactive=True로 파라미터 전달 필요
- @ex.main 대신 @ex.automain 사용

Caputure 함수

Capture 함수에서 config 함수의 모든 설정 값들을 파라미터로 접근 가능
Capture 함수를 호출할 때마다 누락된 파라미터를 자동으로 채우려고 시도함

Config함수에서 지정한 파라미터가 기본 파라미터 보다 우선시 됨

  from sacred import Experiment

  ex = Experiment()

  @ex.config
  def my_config():
      foo = 42
      bar = 'baz'

  @ex.capture
  def some_function(a, foo, bar=10):
      print("a={}, foo={}, bar={}".format(a, foo, bar))

  @ex.automain
  def my_main():
      some_function(1, 2, 3)
      some_function(1)
      some_function(1, bar=12)
      some_function()             # error

결과

Experiment 관찰하기

수집하는 정보들
- 시간: 시작 시간, 정지 시간
- 사용된 설정
- 결과나 발생한 에러
- 실행되는 머신들의 정보
- 실험에 의존성이 있는 패키지와 버전
- ex.open_resource로 열려진 파일들
- ex.add_artifact로 추가된 파일들

Observer 인터페이스를 사용하여 정보들에 접근

Observer 종류
- Mongo Observer: MongoDB에 모든 저장
- File Storage Observer: 로컬파일로 저장
- TinyDB Observer
- SQL Observer
- S3 Observer
- Queue Observer

MongoObserver

Sacred에서 사용하는 observer들 중에 하나
MongoDB에 연결하고 수집된 모든 정보들을 문서에 저장

MongoObserver 코드를 통해 추가

  from sacred.observers import MongoObserver

  ex.observers.append(MongoObserver())

MongoObserver 커맨드라인, 플래그를 통해 추가
```
      python 파일명 -m HOST:PORT:DB이름
```

테스트 소스

  from sacred import Experiment
  from sacred.observers import MongoObserver

  ex = Experiment('hello_config')
  ex.observers.append(MongoObserver(url='localhost:27017', 
                                  db_name='MY_DB'))

  @ex.config
  def my_config():
      recipient = "world"
      message = "Hello %s!" % recipient

  @ex.automain
  def my_main(message):
      print(message)

MongoDB 저장 결과

File Storage Observer

데이터베이스 설정이 어렵거나 불가능한 예비 실험 및 사례를 위한 것

FileStorageObserver 코드를 통해 추가

  from sacred.observers import FileStorageObserver

  ex.observers.append(FileStorageObserver.create('my_runs'))

FileStorageObserver 커맨드라인, 플래그를 통해 추가

  python 파일명 -F BASEDIR
  python 파일명 --file_storage=BASEDIR

테스트 소스코드

  from sacred import Experiment
  from sacred.observers import FileStorageObserver

  ex = Experiment('hello config')
  ex.observers.append(FileStorageObserver.create('my_runs'))

  @ex.config
  def my_config():
      recipient = "world"
      message = "Hello %s!" % recipient

  @ex.automain
  def my_main(message):
      print(message)

실행결과 및 생성 디렉토리 구조
- 실행할 때마다 몇개의 서브 디렉토리를 생성, 내부에 파일 생성
  - config.json: 설정 값 포함
  - count.txt: 캡쳐 아웃풋 포함
  - run.json: 주요정보들 저장

My Commands

@ex.command 데코레이터를 이용해서 추가적인 커맨드 추가 가능

  from sacred import Experiment

  ex = Experiment("my_commands")

  @ex.config
  def cfg():
      name = "John"

  @ex.command
  def greet(name):
      print("Hello {}! Nice to greet you!".format(name))

  @ex.command
  def shout():
      print("WHAZZZUUUUUUUUUUP!!!???")

  @ex.automain
  def main():
      print("This is just the main command. Try greet or shout.")s

실행결과
- 추가적인 command option들은 python [파일명] help 를 통해 알 수 있음
- 주요 Flag
  - Logging Levels: logging level 제어
    - 입력방법
      1. -l LEVEL
      2. —loglevel=LEVEL
    - logging level(Level:Numeric value)
      1. CRITICAL: 50
      2. ERROR: 40
      3. WARNING: 30
      4. INFO: 20
      5. DEBUG: 10
      6. NOTSET: 0
    - 예시화면
  - MongoDB Observer: MongoDB observer 추가
    - 입력방법
      1. -m DB
      2. —mongo_db=DB
    - DB의 형태는 [host:port:]db_name[.collection][!priority]여야 함
  - FileStorage Observer: filestorage observer 추가
    - 입력방법
      1. -F BASEDIR
      2. —file_storage=BASEDIR

Capturing stdout/stderr

Sacred는 observer에 모든 출력결과를 캡쳐하고 전송(설정으로 변경)
- 설정 모드는 커맨드라인으로 셋팅 가능: no, sys, fd
  - no: 출력결과를 캡쳐하지 않음, 실험에 observer를 추가하지 않음
  - sys: sys.stdout과 sys.stderr로 쓰여진 모든 출력결과를 캡쳐 (Windows 기본 설정)
  - fd: 파일 디스크립터 레벨에서 출력결과를 캡쳐, 프로그램, 자식 프로세스들의 출력결과를 포함 (Linux, OSX 기본설정)

Metrics API

실험을 하는 동안 다양한 값들(예: 학습과정 중 accuracy)을 측정하기 위한 API
- Metrics API를 통해 숫자 값(예: int, float) 트랙킹을 지원
- 실험에서 API에 접근하기 위해 현재 실험에서 변수들이 참조 가능한 범위여야 함
- run.log_scala(metric_name, value, step)메소드는 metric 이름을 가져야 하고 반복되는 스텝동안 값들을 주어진 값들을 측정
  - 스텝을 미 지정 시 각 metric은 자동적으로 1씩 증가하도록 설정 됨
  - 현재는 MongoObserver(metrics collection에 저장), FileStorageObserver(metrics.json)에 의해 수집 가능

예제: Iris Classification 소스코드

Sacred 적용 전

  import pandas as pd
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn import svm, metrics

  C = 1.0
  gamma = 0.7
  kernel = 'rbf'

  data_url = 'https://github.com/pandas-dev/pandas/raw/master/pandas/tests/data/iris.csv'
  iris_df = pd.read_csv(data_url)
  print("iris_df.shape: {}".format(iris_df.shape))

  iris_data = iris_df[['SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth']]
  iris_target = iris_df['Name']

  data = iris_data.values
  target = iris_target.values

  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data,
                                                      target,
                                                      test_size = 1/3,
                                                      random_state=0)

  print("X_train.shape: {}, X_test.shape: {}".format(X_train.shape,
                                                      X_test.shape))
  print("y_train.shape: {}, y_train.shape: {}".format(y_train.shape,
                                                      y_test.shape))

  clf = svm.SVC(C, kernel, gamma=gamma)
  clf.fit(X_train, y_train)

  y_pred = clf.predict(X_test)
  print("predict: {}".format(y_pred))

  accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred);
  print("accuracy: {}".format(accuracy))

Sacred 적용 후

소스코드

  import pandas as pd
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn import svm, metrics
  from sacred import Experiment
  from sacred.observers import FileStorageObserver

  ex = Experiment('iris_rbf_svm')
  ex.observers.append(FileStorageObserver.create('example/my_runs'))

  @ex.config
  def cfg():
      C = 1.0
      gamma = 0.7
      kernel = "rbf"

  @ex.capture
  def get_model(C, gamma, kernel):
      return svm.SVC(C, kernel, gamma=gamma)

  @ex.automain
  def run():
      data_url = 'https://github.com/pandas-dev/pandas/raw/master/pandas/tests/data/iris.csv'
      iris_df = pd.read_csv(data_url)
      print("iris_df.shape: {}".format(iris_df.shape))

      iris_data = iris_df[['SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth']]
      iris_target = iris_df['Name']

      data = iris_data.values
      target = iris_target.values

      # train data, test data split
      X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data,
                                                          target,
                                                          test_size = 1/3,
                                                          random_state=0)

      print("X_train.shape: {}, X_test.shape: {}".format(X_train.shape,
                                                          X_test.shape))
      print("y_train.shape: {}, y_train.shape: {}".format(y_train.shape,
                                                          y_test.shape))
      clf = get_model()
      clf.fit(X_train, y_train)

      y_pred = clf.predict(X_test)
      #print("predict: {}".format(y_pred))

      accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred);
      print("accuracy: {}".format(accuracy))

실행결과

참고사이트

저작자표시 비영리 변경금지

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