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小型深度學習框架 – TinyGrad,不到1K行代碼(附代碼下載)

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計算機視覺研究院

小型深度學習框架 - TinyGrad,不到1K行代碼(附代碼下載)

計算機視覺研究院專欄

作者:計算機視覺研究院

最近,天才黑客 George Hotz 開源了一個小型深度學習框架 tinygrad,兼具 PyTorch 和 micrograd 的功能。tinygrad 的代碼數(shù)量不到 1000 行,目前該項目獲得了 GitHub 1400 星。

小型深度學習框架 - TinyGrad,不到1K行代碼(附代碼下載)

在深度學習時代,谷歌Facebook百度等科技巨頭開源了多款框架來幫助開發(fā)者更輕松地學習、構建和訓練不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡。而這些大公司也花費了很大的精力來維護 TensorFlow、PyTorch 這樣龐大的深度學習框架。除了這類主流框架之外,開發(fā)者們也會開源一些小而精的框架或者庫。比如今年 4 月份,特斯拉人工智能部門主管 Andrej Karpathy 開源了其編寫的微型 autograd 引擎 micrograd,該引擎還用 50 行代碼實現(xiàn)了一個類 PyTorch api 的神經(jīng)網(wǎng)絡庫。目前,micrograd 項目的 GitHub star 量達到 1200 星。不久前,天才黑客 George Hotz(喬治 · 霍茲)開源了一個小型 Autograd Tensor 庫 tinygrad,它介于 PyTorch 和 micrograd 之間,能夠滿足做深度學習的大部分要求。上線不到一個月,該項目在 GitHub 上已經(jīng)獲得 1400 星。

根據(jù) GitHub 內(nèi)容,下文對 tinygrad 的安裝與使用做了簡要介紹。感興趣的同學也可通過 George Hotz 的 YouTube 視頻進行學習。

小型深度學習框架 - TinyGrad,不到1K行代碼(附代碼下載)

視頻地址:https://www.youtube.com/channel/UCwgKmJM4ZJQRJ-U5NjvR2dg

tinygrad 的安裝與使用

「tinygrad 可能不是最好的深度學習框架,但它確實是深度學習框架。」

George 在項目中保證,tinygrad 代碼量會永遠小于 1000 行。

安裝

tinygrad 的安裝過程非常簡單,只需使用以下命令:

pip3 install tinygrad --upgrade

示例

安裝好 tinygrad 之后,就可以進行示例運行,代碼如下:

from tinygrad.tensor import Tensor
x = Tensor.eye(3)y = Tensor([[2.0,0,-2.0]])z = y.matmul(x).sumz.backward
print(x.grad) # dz/dxprint(y.grad) # dz/dy

使用 torch 的代碼如下:

import torch
x = torch.eye(3, requires_grad=True)y = torch.tensor([[2.0,0,-2.0]], requires_grad=True)z = y.matmul(x).sumz.backward
print(x.grad) # dz/dxprint(y.grad) # dz/dy

滿足對神經(jīng)網(wǎng)絡的需求

一個不錯的autograd張量庫可以滿足你對神經(jīng)網(wǎng)絡 90%的需求。從 tinygrad.optim 添加優(yōu)化器(SGD、RMSprop、Adam),再編寫一些 minibatching 樣板代碼,就可以實現(xiàn)你的需求。

示例如下:

from tinygrad.tensor import Tensorimport tinygrad.optim as optimfrom tinygrad.utils import layer_init_uniform
class TinyBobNet: def __init__(self): self.l1 = Tensor(layer_init_uniform(784, 128)) self.l2 = Tensor(layer_init_uniform(128, 10))
def forward(self, x): return x.dot(self.l1).relu.dot(self.l2).logsoftmax
model = TinyBobNetoptim = optim.SGD([model.l1, model.l2], lr=0.001)
# ... and complete like pytorch, with (x,y) data
out = model.forward(x)loss = out.mul(y).meanloss.backwardoptim.step

支持 GPU

tinygrad 通過 PyOpenCL 支持 GPU。但后向傳播暫時無法支持所有 ops。

from tinygrad.tensor import Tensor(Tensor.ones(4,4).cuda Tensor.ones(4,4).cuda).cpu

ImageNet inference

「麻雀雖小,五臟俱全。」tinygrad 還能夠支持 full EfficientNet,輸入一張圖像,即可得到其類別。

ipython3 examples/efficientnet.py https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/41/Chicken.jpg

如果你安裝了 webcam 和 cv2,則可以使用以下代碼:

ipython3 examples/efficientnet.py webcam

注意:如果你想加速運行,設置 GPU=1。

測試

運行以下代碼可執(zhí)行測試:

python -m pytest

此外,喬治 · 霍茲還計劃添加語言模型、檢測模型,進一步減少代碼量、提升速度等。

TODO

  • Train an EfficientNet on ImageNet

    • Make broadcasting work on the backward pass (simple please)

    • EfficientNet backward pass

    • Tensors on GPU (a few more backward)

  • Add a language model. BERT?

  • Add a detection model. EfficientDet?

  • Reduce code

  • Increase speed

  • Add features

/End.

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計算機視覺研究院主要涉及深度學習領域,主要致力于人臉檢測、人臉識別,多目標檢測、目標跟蹤、圖像分割等研究方向。研究院接下來會不斷分享最新的論文算法新框架,我們這次改革不同點就是,我們要著重”研究“。之后我們會針對相應領域分享實踐過程,讓大家真正體會擺脫理論的真實場景,培養(yǎng)愛動手編程愛動腦思考的習慣!

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