TensorFlowOnSparkの例を確認する

ResearchMachine LearningTensorFlow
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estimator

オリジナルのcnn_mnist.pyをTensorFlowOnSparkで動くように修正したもののようだ。

サンプルは、mnist_estimator.pyのみ。 学習・評価を実行する。

保存されたMNISTのデータを各ワーカが読んで学習する。

mnist_estimator.pyのポイント

データロードの箇所は以下の通り。 学習データをすべて読み込むようになっていることが分かる。

examples/mnist/estimator/mnist_estimator.py:120 

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# Load training and eval data
mnist = tf.contrib.learn.datasets.mnist.read_data_sets(args.data_dir)
train_data = mnist.train.images  # Returns np.array
train_labels = np.asarray(mnist.train.labels, dtype=np.int32)
eval_data = mnist.test.images  # Returns np.array
eval_labels = np.asarray(mnist.test.labels, dtype=np.int32)

モデルの定義の箇所は以下の通り。 モデル定義は実態的にはcnn_model_fn関数が担っている。 当該関数の中でCNNの層定義が行われている。

examples/mnist/estimator/mnist_estimator.py:127 

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mnist_classifier = tf.estimator.Estimator(
    model_fn=cnn_model_fn, model_dir=args.model)

学習と評価の箇所は以下の通り。 入力データ用の関数を引数に渡しつつ実行する。 （これは各ワーカで動くところか）

examples/mnist/estimator/mnist_estimator.py:158 

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train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=train_input_fn, max_steps=args.steps, hooks=[logging_hook])
eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(input_fn=eval_input_fn)
tf.estimator.train_and_evaluate(mnist_classifier, train_spec, eval_spec)

spark

mnist_spark.pyのポイント

PySparkのアプリケーションとして、TensorFlowOnSparkを実行するアプリケーションである。

入力データの形式は、org.tensorflow.hadoop.io.TFRecordFileInputFormat（以降、TFRと呼ぶ）とCSVの両方に対応している。 TFRの場合は、入力されたデータをレコード単位でNumpy Array形式に変換して用いる。 CSVの場合、配列に変換する。

Executorで実行するメイン関数は、 mnist_dist.map_fun である。

mnist_dist.pyのポイント

map_fun関数の定義がある。 パラメータサーバ、ワーカそれぞれのときに実行する処理が定義されている。

パラメータサーバのときは、TensorFlow Serverのjoinメソッドを呼ぶ。

ワーカのときはデバイスの指定、TensorFlow用の入力データの定義、層の定義、損失計算等が行われる。 なお学習と予測のそれぞれの動作が定義されている。

予測の時は、DataFeed#batch_resultsメソッドを使って、予測結果が戻り値のRDD向けにフィードされるようになっている。

tf

他のサンプルとは独立したものかどうか要確認。

examples/mnist/tf/mnist_spark.py

READMEに書かれた最初のサンプル。 SparkContextを定義し、TFCluster#runメソッドを呼び出す。 runに渡されるTensorFlowのメイン関数はmnist_dist.map_funである。

map_funのポイント

_parse_csvメソッドと_parse_tfrメソッドはそれぞれCSV形式、TFR形式のデータを読み、 ノーマライズし、画像データとラベルのペアを返す。

build_modelメソッドでモデルを定義する。

パラメータサーバとして機能するExecutorではTensorFlow Serverのjoinメソッドを呼び出す。

ワーカとして機能するExecutorは以下の流れ。

  • 入力データのロードと加工
  • モデルのビルド
  • TensorFlowまわりのセットアップ（Saverのセットアップなど）
  • 予測の時
    • 出力ファイルオープン
    • 予測結果などの出力
    • 出力ファイルクローズ
  • 学習の時
    • 定期的に状況をプリントしながら学習実行
    • タスクインデックスが0の場合のみ以下を実行
      • プレイスホルダ設定
      • モデルビルド
      • チェックポイントからの復元
      • エクスポート
  • ワーカごとにdoneファイルを生成（完了確認のため）

examples/mnist/tf/mnist_inference.py

TFClusterを使わず、Executor内でシングルノードのTFを使って予測結果を作る例。

Executor内で実行される処理

  • シングルノードのTFのセットアップ
  • モデルロード
  • 入力のための各種手続き（TFRecordを読むための関数定義、入力データの定義など）
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