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MSRA 系統(tǒng)研究員陳程:MMdnn 如何讓模型在不同深度學(xué)習(xí)框架間轉(zhuǎn)換?

本文作者: 孔令雙 編輯:郭奕欣 2018-05-30 17:04
導(dǎo)語(yǔ):MMDnn 能夠通過(guò)中間表征格式讓訓(xùn)練模型多種深度學(xué)習(xí)框架之間轉(zhuǎn)換,幫助開(kāi)發(fā)者實(shí)現(xiàn)模型在不同框架之間的交互。

雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社按:在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,有許多深度學(xué)習(xí)框架可以讓開(kāi)發(fā)者和研究者用于設(shè)計(jì)模型,每個(gè)框架具備各自獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)定義和模型保存格式。AI 工程師和研究者希望自己的模型能夠在不同的框架之間轉(zhuǎn)換,但框架之間的差距阻礙了模型之間的交互操作。

今年年初,微軟開(kāi)源了 MMdnn,這是一套用于轉(zhuǎn)換、可視化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的綜合性解決方案。MMdnn 中的「MM」代表模型管理,「dnn」的意思是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它能夠通過(guò)中間表征格式讓訓(xùn)練模型在 Caffe、Keras、MXNet、Tensorflow、CNTK、PyTorch 和 CoreML 等深度學(xué)習(xí)框架之間轉(zhuǎn)換,幫助開(kāi)發(fā)者實(shí)現(xiàn)模型在不同框架之間的交互。

根據(jù)微軟的官方描述,MMdnn 主要有以下特征:

  • 模型文件轉(zhuǎn)換器,不同的框架間轉(zhuǎn)換 DNN 模型

  • 模型代碼片段生成器,生成適合不同框架的代碼

  • 模型可視化,DNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和框架參數(shù)可視化

  • 模型兼容性測(cè)試(正在進(jìn)行中)

MSRA 系統(tǒng)研究員陳程:MMdnn 如何讓模型在不同深度學(xué)習(xí)框架間轉(zhuǎn)換?

除了 MMdnn,微軟還推出了多個(gè)深度學(xué)習(xí)框架的「旅行伴侶」,比如深度學(xué)習(xí)框架的通用語(yǔ)言 repo 1.0 以及和多個(gè)公司聯(lián)合提出的深度學(xué)習(xí)聯(lián)合標(biāo)準(zhǔn) ONNX。在這些深度學(xué)習(xí)「旅行伴侶」的幫助下,AI 開(kāi)發(fā)者在不同框架之間輕松運(yùn)用專業(yè)知識(shí),實(shí)現(xiàn)不同開(kāi)源社區(qū)之間的合作。

不過(guò),對(duì)于使用不同平臺(tái)和不同編程語(yǔ)言的開(kāi)發(fā)者來(lái)講,微軟的深度學(xué)習(xí)框架「旅行伴侶」如何滿足他們的需求?這些AI 開(kāi)發(fā)工具未來(lái)會(huì)新增哪些功能?微軟還會(huì)推出哪些工具幫助 AI 開(kāi)發(fā)者構(gòu)建應(yīng)用?雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社采訪了微軟亞洲研究院系統(tǒng)組研究員陳程,請(qǐng)他為 AI 開(kāi)發(fā)者解答上述疑問(wèn)。

陳程簡(jiǎn)介:微軟亞洲研究院系統(tǒng)研究組副研究員,研究領(lǐng)域包括存儲(chǔ)、分布式系統(tǒng)、分布式計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。曾經(jīng)參與必應(yīng)(Bing)搜索引擎 Per Document Index Service 存儲(chǔ)系統(tǒng)、分布式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)框架 rDSN、分布式計(jì)算平臺(tái) TuX2 的研發(fā)工作,以及深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)化和開(kāi)發(fā)。

以下是雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社采訪內(nèi)容:

1.微軟推出可以在多個(gè)深度學(xué)習(xí)框架的開(kāi)源庫(kù) MMdnn 的初衷是什么?

這個(gè)項(xiàng)目起源于我們內(nèi)部開(kāi)發(fā)人員和研究人員的交流。深度學(xué)習(xí)框架的多樣性讓許多開(kāi)發(fā)人員面臨一個(gè)實(shí)際問(wèn)題,就是如何在不同深度學(xué)習(xí)框架間轉(zhuǎn)換訓(xùn)練代碼和模型文件。因此,我們參考 FFMpeg (一個(gè)廣泛使用的視頻、音頻解碼和轉(zhuǎn)換的自由軟件) 的設(shè)計(jì)思路,做了這樣一個(gè)針對(duì)深度學(xué)習(xí)框架界的項(xiàng)目,來(lái)增強(qiáng)不同深度學(xué)習(xí)框架的互操作性。這是一套實(shí)驗(yàn)性的開(kāi)源代碼,希望更多人可以一起來(lái)完善這個(gè)工作,并基于此開(kāi)發(fā)更多新的功能。

2.MMdnn 可在多個(gè)深度學(xué)習(xí)框架間轉(zhuǎn)換,那么 MMdnn 是如何應(yīng)對(duì)不同平臺(tái)開(kāi)發(fā)者的需求?

MMdnn 最開(kāi)始的設(shè)計(jì)就考慮了跨平臺(tái)的需求, MMdnn 不僅可以在 Windows 開(kāi)發(fā)環(huán)境下使用,也可以在 Linux 開(kāi)發(fā)環(huán)境下使用。MMdnn 使用 Python 作為主要的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言,可視化的部分采用 JavaScript,這兩種語(yǔ)言都可以跨平臺(tái)使用。

3.目前市面上有很多模型結(jié)構(gòu)可視化工具,MMdnn 模型可視化工具有哪些特別之處?

MMdnn 提供的是一個(gè)統(tǒng)一的模型可視化工具,用一致的方式可視化其所支持的模型格式:Caffe、Keras、TensorFlow、MXNet、CNTK(CoreML 和 PyTorch 正在開(kāi)發(fā)中)。用戶可以通過(guò)該功能了解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及用于檢查網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換結(jié)果是否正確。MMdnn 同時(shí)提供一個(gè)網(wǎng)頁(yè)版的服務(wù) (vis.mmdnn.com),更加方便用戶使用。

4.你認(rèn)為 MMdnn 還有哪些地方需要改進(jìn)?未來(lái)的版本迭代方向是怎樣的?

MMdnn 正在快速開(kāi)發(fā)中,目前主要的規(guī)劃有:

  1. 完善文檔和開(kāi)發(fā)指南,方便用戶使用,以及幫助有興趣的開(kāi)發(fā)者來(lái)一起共同工作;

  2. 支持更多的模型種類,比如語(yǔ)義分割、物體檢測(cè)、行為識(shí)別,以及自然語(yǔ)言處理方面的模型;

  3. 進(jìn)一步提高 MMdnn 的易用性,例如將其主要功能做成一種服務(wù),用戶可以在線轉(zhuǎn)換模型而不需要再下載使用;

  4. 推進(jìn)模型可視化工具和可視化模型編輯工具的開(kāi)發(fā);

  5. 利用 MMdnn 進(jìn)行模型結(jié)構(gòu)分析和探索相關(guān)的研究工作。

5.同樣是幫助開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家更加方便地使用不同的深度學(xué)習(xí)框架,MMdnn、ONNX、repo 1.0 的差異和特點(diǎn)在哪里?

MMdnn 專注于提供一個(gè)簡(jiǎn)單易用的工具,以最小的開(kāi)銷幫助開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家在不同深度學(xué)習(xí)框架之間相互操作。

ONNX 是微軟聯(lián)合多個(gè)相關(guān)公司一起推動(dòng)的深度學(xué)習(xí)模型標(biāo)準(zhǔn)。該標(biāo)準(zhǔn)可以更好的為軟件和硬件廠商間提供更好的可交互性。多家公司的支持也利于推動(dòng)不同框架內(nèi)部的互操作支持。MMdnn 也將支持 ONNX 格式。

Repo 1.0 目前主要的工作是構(gòu)建一個(gè)跨平臺(tái)、跨架構(gòu)、跨硬件的基準(zhǔn)測(cè)試環(huán)境,讓開(kāi)發(fā)者和研究人員根據(jù)自己的需求,選擇最恰當(dāng)?shù)钠脚_(tái)、硬件和深度學(xué)習(xí)框架。

6.除了開(kāi)源大量的 AI 工具,微軟還通過(guò)哪些方式幫助開(kāi)發(fā)者構(gòu)建 AI 應(yīng)用?

我們?yōu)榱藥椭_(kāi)發(fā)者更快捷地開(kāi)發(fā)、部署、優(yōu)化 AI 應(yīng)用,正在研究并也已經(jīng)陸續(xù)推出了一系列的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)和工具,比如:

針對(duì)開(kāi)發(fā)階段,微軟提供 Visual Studio Tools forAI(https://www.visualstudio.com/zh-hans/downloads/ai-tools-vs/)和Visual Studio Code Tools for AI (https://www.visualstudio.com/zh-hans/downloads/ai-tools-vscode/),讓開(kāi)發(fā)者更容易地在本地和遠(yuǎn)程甚至在Azure上開(kāi)發(fā)和調(diào)試深度學(xué)習(xí)程序。同時(shí)更加方便的開(kāi)發(fā) Windows UWP 和 Android 及 iOS 下深度學(xué)習(xí)相關(guān)的應(yīng)用;

在微軟的 Azure 云計(jì)算平臺(tái)上,微軟通過(guò) Azure Machine Learning 和 Azure Batch AI 服務(wù)為廣大開(kāi)發(fā)者提供深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的 GPU 計(jì)算平臺(tái)和任務(wù)管理服務(wù)。

微軟也通過(guò) Cognitive Services(微軟認(rèn)知服務(wù))和 Bot Framework 為開(kāi)發(fā)者提供高階的人工智能 API 和開(kāi)發(fā)框架。

MSRA 系統(tǒng)研究員陳程:MMdnn 如何讓模型在不同深度學(xué)習(xí)框架間轉(zhuǎn)換?

除了上述的 MMdnn、Repo 1.0 和 ONNX 這三種深度學(xué)習(xí)框架「旅行伴侶」,微軟在 5 月 7 號(hào)的Build 開(kāi)發(fā)者大會(huì)上也發(fā)布了不少與 AI 相關(guān)的產(chǎn)品,同時(shí)也宣布更新了一系列新的 AI 開(kāi)發(fā)工具。在微軟一系列AI工具的加持下,不論是高階的 AI 開(kāi)發(fā)者還是剛?cè)腴T(mén)的 AI 新手,都能更加便捷地把 AI 融入到他們自己的商業(yè)模式和應(yīng)用產(chǎn)品中。

有關(guān) MMdnn 的詳細(xì)信息請(qǐng)?jiān)L問(wèn) Github 官方頁(yè)面以及陳程 Github 個(gè)人站。

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