Keras는 딥러닝 모델을 구축하기 위한 간단하고 강력한 프레임워크입니다. 하지만 대규모 모델이나 모바일 기기 등에서 사용하기에는 가벼움이 부족할 수 있습니다. 이러한 경우에는 모델의 압축과 경량화가 필요합니다.
신경망 압축과 경량화를 통해 모델의 크기를 줄이고 추론 속도를 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 Keras에서 제공하는 몇 가지 방법을 소개하겠습니다.
1. 가중치 압축
가장 간단하고 효과적인 방법 중 하나는 가중치 압축입니다. 모델의 가중치는 신경망 아키텍처의 핵심 부분입니다. 이 방법은 가중치를 정확도를 크게 저하시키지 않는 범위에서 줄이는 것입니다.
from keras.models import load_model
from keras import backend as K
import numpy as np
# 기존 모델 로드
model = load_model('model.h5')
# 가중치 압축을 위한 함수 정의
def compress_weights(model, compression_rate):
weights = model.get_weights()
compressed_weights = []
for weight in weights:
# 가중치 압축 수행
compressed_weight = weight * compression_rate
compressed_weights.append(compressed_weight)
model.set_weights(compressed_weights)
# 압축률 설정
compression_rate = 0.8
# 가중치 압축 수행
compress_weights(model, compression_rate)
위 코드에서는 compress_weights 함수를 정의하여 모델의 가중치를 compression_rate 비율로 압축합니다. 압축 후 모델을 저장하면 압축된 모델이 생성됩니다.
2. 층 제거
두 번째 방법은 필요하지 않은 층을 모델에서 제거하는 것입니다. 신경망 아키텍처에는 불필요한 층이 포함될 수 있으며, 이들을 제거하여 모델을 경량화할 수 있습니다.
from keras.models import load_model
from keras import backend as K
# 기존 모델 로드
model = load_model('model.h5')
# 층 제거를 위한 함수 정의
def remove_layers(model, layer_names):
for name in layer_names:
model.layers.pop(name)
model.build()
# 제거할 층 이름 설정
layer_names_to_remove = ['dense_1', 'dropout']
# 층 제거 수행
remove_layers(model, layer_names_to_remove)
위 코드에서는 remove_layers 함수를 정의하여 모델에서 layer_names_to_remove에 지정된 층을 제거합니다. 층을 제거한 후 모델을 다시 빌드해야 합니다.
3. 양자화
마지막으로 양자화는 모델의 가중치를 더 작은 비트 수로 표현하여 메모리 사용을 줄이는 방법입니다. 예를 들어, 가중치를 32비트에서 8비트로 양자화하면 메모리 사용량이 1/4로 줄어듭니다.
from keras.models import load_model
from keras import backend as K
import tensorflow as tf
# 기존 모델 로드
model = load_model('model.h5')
# 양자화를 위한 함수 정의
def quantize_weights(model, num_bits):
session = K.get_session()
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_session(session)
converter.inference_type = tf.lite.constants.QUANTIZED_UINT8
converter.quantized_input_stats = {input_tensor_name: (input_mean, input_std)}
tflite_model = converter.convert()
open("quantized_model.tflite", "wb").write(tflite_model)
# 비트 수 설정
num_bits = 8
# 양자화 수행
quantize_weights(model, num_bits)
위 코드에서는 quantize_weights 함수를 정의하여 모델의 가중치를 num_bits 비트로 양자화한 후 TensorFlow Lite 모델로 변환합니다.
마무리
이 글에서는 Keras를 사용하여 신경망 압축 및 경량화하는 세가지 기술을 소개했습니다. 가중치 압축, 층 제거, 그리고 양자화는 각각 모델의 크기를 줄이고 추론 속도를 향상시키는 효과적인 방법입니다. 이러한 기술을 적용하여 모델을 최적화하고 다양한 환경에서 효율적으로 운용할 수 있습니다.