[파이썬] TensorFlow에서 Mixed Precision Training

06 Sep 2023

statsmodels

TensorFlow 2.4부터는 Mixed Precision Training을 위한 편리한 기능들이 추가되었습니다. 이러한 기능들을 사용하면 간단하게 Mixed Precision Training을 구현할 수 있습니다.

아래는 TensorFlow에서 Mixed Precision Training을 구현하는 예제 코드입니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 모델 정의
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Optimizer 설정
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

# Loss 함수 설정
loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

# Mixed Precision Training 설정
policy = tf.keras.mixed_precision.experimental.Policy('mixed_float16')
tf.keras.mixed_precision.experimental.set_policy(policy)

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])

# 데이터 준비
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255.0

# 모델 훈련
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=10)

위의 코드에서 tf.keras.mixed_precision.experimental.Policy를 사용하여 Mixed Precision Training을 설정하고, tf.keras.mixed_precision.experimental.set_policy를 통해 해당 설정을 적용합니다. 이를 통해 모델의 가중치와 그래디언트를 16비트 부동소수점 형식으로 저장하고 처리할 수 있습니다.

Mixed Precision Training은 기본적으로 모델의 일부 연산에 대해서만 정밀도를 조정하며, 그 외 연산들은 그대로 유지합니다. 이를 통해 모델의 훈련 과정에서 속도 향상과 메모리 절약을 동시에 이뤄낼 수 있습니다.

TensorFlow에서 Mixed Precision Training을 사용하면 대용량 데이터셋과 복잡한 모델에 대해서도 효율적인 훈련을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 딥 러닝 모델의 훈련 시간을 단축하고 최적의 성능을 얻는데 도움을 줄 수 있습니다.