FC2カウンター FPGAの部屋 「ゼロから作るDeep Learning」の2層ニューラルネットワークのハードウェア化2

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「ゼロから作るDeep Learning」の2層ニューラルネットワークのハードウェア化2

「ゼロから作るDeep Learning」の2層ニューラルネットワークのハードウェア化1”の続き。

前回は、「ゼロから作るDeep Learning」の5章 誤差逆伝播法の2層のニューラルネットワークをハードウェア化してFPGA に実装してみようということで、重みなどを量子化して、その精度を確認する方法を書いた。
今回は、そのPython コードを貼っておく。

(注:今回のPython コードはoreilly-japan/deep-learning-from-scratch をクローンした環境下でないと動作しない。私は ch5 フォルダの下で動作させている。なお、「ゼロから作るDeep Learning」を購入してから試してほしい)

なお、紹介するPython コードはdeep-learning-from-scratch/ch05/に置いてあるものを変更している。それらのPython コードはMIT ライセンスなので、私が変更、追加したコードもMIT ライセンスを引き継ぐものとする。

最初に、layers_int.py から貼っておく。

# layers_int.py
# 元になったコードは、https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch にあります。
# 改変したコードもMITライセンスとします。 2017/06/02 by marsee

# coding: utf-8
import numpy as np
from common.functions import *
from common.util import im2col, col2im

MAGNIFICATION = 2 ** (9-1)
RANGE = 2 ** 4

class Relu:
    def __init__(self):
        self.mask = None

    def forward_int(self, x):
        self.mask = (x <= 0)
        out = x.copy()
        out[self.mask] = 0

        return out

    def forward(self, x):
        self.mask = (x <= 0)
        out = x.copy()
        out[self.mask] = 0

        return out

    def backward(self, dout):
        dout[self.mask] = 0
        dx = dout

        return dx


class Sigmoid:
    def __init__(self):
        self.out = None

    def forward_int(self, x):
        out = sigmoid(x)
        self.out = out
        return out

    def forward(self, x):
        out = sigmoid(x)
        self.out = out
        return out

    def backward(self, dout):
        dx = dout * (1.0 - self.out) * self.out

        return dx


class Affine:
    def __init__(self, W, b):
        self.W =W
        self.b = b

        self.x = None
        self.original_x_shape = None
        # 重み・バイアスパラメータの微分
        self.dW = None
        self.db = None

        self.bw=MAGNIFICATION

    def forward_int(self, x):
        # テンソル対応
        self.original_x_shape = x.shape
        x = x.reshape(x.shape[0], -1)
        self.x = x

        # x は量子化できているはず
        # wとbをINT8の範囲に修正 2017/05/22 by marsee
        self.W = np.array(self.W*self.bw+0.5, dtype=int)
        self.b = np.array(self.b*self.bw+0.5, dtype=int)
        for i in range(self.W.shape[0]):
            for j in range(self.W.shape[1]):
                if (self.W[i][j] > self.bw-1):
                    self.W[i][j] = self.bw-1
                elif (self.W[i][j] < -self.bw):
                    self.W[i][j] = -self.bw;
        for i in range(self.b.shape[0]):
            if (self.b[i] > self.bw-1):
                self.b[i] = self.bw-1
            elif (self.b[i] < -self.bw):
                self.b[i] = -self.bw
        
        self.W = np.array(self.W, dtype=float)
        self.b = np.array(self.b, dtype=float)
        
        self.W = self.W/self.bw
        self.b = self.b/self.bw

        out = np.dot(self.x, self.W) + self.b

        print(x.shape)
        print("np.max(x) = {0}".format(np.max(x)))
        print("np.min(x) = {0}".format(np.min(x)))        
        #print("x = {0}".format(self.x))
        print(self.W.shape)
        print("np.max(self.W) = {0}".format(np.max(self.W)))
        print("np.min(self.W) = {0}".format(np.min(self.W)))
        print(self.b.shape)
        print("np.max(self.b) = {0}".format(np.max(self.b)))
        print("np.min(self.b) = {0}".format(np.min(self.b)))
        print(out.shape)
        print("np.max(out) = {0}".format(np.max(out)))
        print("np.min(out) = {0}".format(np.min(out)))
        #print("out = {0}".format(out))

        out = np.array(out*self.bw+0.5, dtype=int)
        for i in range(out.shape[0]):
            for j in range(out.shape[1]):
                if (out[i][j] > self.bw*RANGE-1):
                    out[i][j] = self.bw*RANGE-1
                elif (out[i][j] < -self.bw*RANGE):
                    out[i][j] = -self.bw*RANGE
        out = np.array(out, dtype=float)
        out = out/self.bw

        print("np.max(out2) = {0}".format(np.max(out)))
        print("np.min(out2) = {0}".format(np.min(out)))

        return out

    def forward(self, x):
        # テンソル対応
        self.original_x_shape = x.shape
        x = x.reshape(x.shape[0], -1)
        self.x = x

        out = np.dot(self.x, self.W) + self.b

        return out

    def backward(self, dout):
        dx = np.dot(dout, self.W.T)
        self.dW = np.dot(self.x.T, dout)
        self.db = np.sum(dout, axis=0)
        
        dx = dx.reshape(*self.original_x_shape)  # 入力データの形状に戻す(テンソル対応)
        return dx


class SoftmaxWithLoss:
    def __init__(self):
        self.loss = None
        self.y = None # softmaxの出力
        self.t = None # 教師データ

    def forward(self, x, t):
        self.t = t
        self.y = softmax(x)
        self.loss = cross_entropy_error(self.y, self.t)
        
        return self.loss

    def forward_int(self, x, t):
        self.t = t
        self.y = softmax(x)
        self.loss = cross_entropy_error(self.y, self.t)
        
        return self.loss

    def backward(self, dout=1):
        batch_size = self.t.shape[0]
        if self.t.size == self.y.size: # 教師データがone-hot-vectorの場合
            dx = (self.y - self.t) / batch_size
        else:
            dx = self.y.copy()
            dx[np.arange(batch_size), self.t] -= 1
            dx = dx / batch_size
        
        return dx


class Dropout:
    """
    http://arxiv.org/abs/1207.0580
    """
    def __init__(self, dropout_ratio=0.5):
        self.dropout_ratio = dropout_ratio
        self.mask = None

    def forward_int(self, x, train_flg=True):
        if train_flg:
            self.mask = np.random.rand(*x.shape) > self.dropout_ratio
            return x * self.mask
        else:
            return x * (1.0 - self.dropout_ratio)

    def forward(self, x, train_flg=True):
        if train_flg:
            self.mask = np.random.rand(*x.shape) > self.dropout_ratio
            return x * self.mask
        else:
            return x * (1.0 - self.dropout_ratio)

    def backward(self, dout):
        return dout * self.mask


class BatchNormalization:
    """
    http://arxiv.org/abs/1502.03167
    """
    def __init__(self, gamma, beta, momentum=0.9, running_mean=None, running_var=None):
        self.gamma = gamma
        self.beta = beta
        self.momentum = momentum
        self.input_shape = None # Conv層の場合は4次元、全結合層の場合は2次元  

        # テスト時に使用する平均と分散
        self.running_mean = running_mean
        self.running_var = running_var  
        
        # backward時に使用する中間データ
        self.batch_size = None
        self.xc = None
        self.std = None
        self.dgamma = None
        self.dbeta = None

    def forward_int(self, x, train_flg=True):
        self.input_shape = x.shape
        if x.ndim != 2:
            N, C, H, W = x.shape
            x = x.reshape(N, -1)

        out = self.__forward(x, train_flg)
        
        return out.reshape(*self.input_shape)
            
    def forward(self, x, train_flg=True):
        self.input_shape = x.shape
        if x.ndim != 2:
            N, C, H, W = x.shape
            x = x.reshape(N, -1)

        out = self.__forward(x, train_flg)
        
        return out.reshape(*self.input_shape)
            
    def __forward(self, x, train_flg):
        if self.running_mean is None:
            N, D = x.shape
            self.running_mean = np.zeros(D)
            self.running_var = np.zeros(D)
                        
        if train_flg:
            mu = x.mean(axis=0)
            xc = x - mu
            var = np.mean(xc**2, axis=0)
            std = np.sqrt(var + 10e-7)
            xn = xc / std
            
            self.batch_size = x.shape[0]
            self.xc = xc
            self.xn = xn
            self.std = std
            self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu
            self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var            
        else:
            xc = x - self.running_mean
            xn = xc / ((np.sqrt(self.running_var + 10e-7)))
            
        out = self.gamma * xn + self.beta 
        return out

    def backward(self, dout):
        if dout.ndim != 2:
            N, C, H, W = dout.shape
            dout = dout.reshape(N, -1)

        dx = self.__backward(dout)

        dx = dx.reshape(*self.input_shape)
        return dx

    def __backward(self, dout):
        dbeta = dout.sum(axis=0)
        dgamma = np.sum(self.xn * dout, axis=0)
        dxn = self.gamma * dout
        dxc = dxn / self.std
        dstd = -np.sum((dxn * self.xc) / (self.std * self.std), axis=0)
        dvar = 0.5 * dstd / self.std
        dxc += (2.0 / self.batch_size) * self.xc * dvar
        dmu = np.sum(dxc, axis=0)
        dx = dxc - dmu / self.batch_size
        
        self.dgamma = dgamma
        self.dbeta = dbeta
        
        return dx


class Convolution:
    def __init__(self, W, b, stride=1, pad=0):
        self.W = W
        self.b = b
        self.stride = stride
        self.pad = pad
        
        # 中間データ(backward時に使用)
        self.x = None   
        self.col = None
        self.col_W = None
        
        # 重み・バイアスパラメータの勾配
        self.dW = None
        self.db = None

    def forward_int(self, x):
        FN, C, FH, FW = self.W.shape
        N, C, H, W = x.shape
        out_h = 1 + int((H + 2*self.pad - FH) / self.stride)
        out_w = 1 + int((W + 2*self.pad - FW) / self.stride)

        col = im2col(x, FH, FW, self.stride, self.pad)
        col_W = self.W.reshape(FN, -1).T

        out = np.dot(col, col_W) + self.b
        out = out.reshape(N, out_h, out_w, -1).transpose(0, 3, 1, 2)

        self.x = x
        self.col = col
        self.col_W = col_W

        return out

    def forward(self, x):
        FN, C, FH, FW = self.W.shape
        N, C, H, W = x.shape
        out_h = 1 + int((H + 2*self.pad - FH) / self.stride)
        out_w = 1 + int((W + 2*self.pad - FW) / self.stride)

        col = im2col(x, FH, FW, self.stride, self.pad)
        col_W = self.W.reshape(FN, -1).T

        out = np.dot(col, col_W) + self.b
        out = out.reshape(N, out_h, out_w, -1).transpose(0, 3, 1, 2)

        self.x = x
        self.col = col
        self.col_W = col_W

        return out

    def backward(self, dout):
        FN, C, FH, FW = self.W.shape
        dout = dout.transpose(0,2,3,1).reshape(-1, FN)

        self.db = np.sum(dout, axis=0)
        self.dW = np.dot(self.col.T, dout)
        self.dW = self.dW.transpose(1, 0).reshape(FN, C, FH, FW)

        dcol = np.dot(dout, self.col_W.T)
        dx = col2im(dcol, self.x.shape, FH, FW, self.stride, self.pad)

        return dx


class Pooling:
    def __init__(self, pool_h, pool_w, stride=1, pad=0):
        self.pool_h = pool_h
        self.pool_w = pool_w
        self.stride = stride
        self.pad = pad
        
        self.x = None
        self.arg_max = None

    def forward_int(self, x):
        N, C, H, W = x.shape
        out_h = int(1 + (H - self.pool_h) / self.stride)
        out_w = int(1 + (W - self.pool_w) / self.stride)

        col = im2col(x, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad)
        col = col.reshape(-1, self.pool_h*self.pool_w)

        arg_max = np.argmax(col, axis=1)
        out = np.max(col, axis=1)
        out = out.reshape(N, out_h, out_w, C).transpose(0, 3, 1, 2)

        self.x = x
        self.arg_max = arg_max

        return out

    def forward(self, x):
        N, C, H, W = x.shape
        out_h = int(1 + (H - self.pool_h) / self.stride)
        out_w = int(1 + (W - self.pool_w) / self.stride)

        col = im2col(x, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad)
        col = col.reshape(-1, self.pool_h*self.pool_w)

        arg_max = np.argmax(col, axis=1)
        out = np.max(col, axis=1)
        out = out.reshape(N, out_h, out_w, C).transpose(0, 3, 1, 2)

        self.x = x
        self.arg_max = arg_max

        return out

    def backward(self, dout):
        dout = dout.transpose(0, 2, 3, 1)
        
        pool_size = self.pool_h * self.pool_w
        dmax = np.zeros((dout.size, pool_size))
        dmax[np.arange(self.arg_max.size), self.arg_max.flatten()] = dout.flatten()
        dmax = dmax.reshape(dout.shape + (pool_size,)) 
        
        dcol = dmax.reshape(dmax.shape[0] * dmax.shape[1] * dmax.shape[2], -1)
        dx = col2im(dcol, self.x.shape, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad)
        
        return dx


two_layer_net_int.py を貼っておく。

# two_layer_net_int.py
# 元になったコードは、https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch にあります。
# 改変したコードもMITライセンスとします。 2017/06/02 by marsee

# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)  # 親ディレクトリのファイルをインポートするための設定
import numpy as np
from layers_int import *
#from common.layers import *
from common.gradient import numerical_gradient
from collections import OrderedDict


class TwoLayerNet:

    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std = 0.01):
        # 重みの初期化
        self.params = {}
        self.params['W1'] = weight_init_std * np.random.randn(input_size, hidden_size)
        self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size)
        self.params['W2'] = weight_init_std * np.random.randn(hidden_size, output_size) 
        self.params['b2'] = np.zeros(output_size)

        # レイヤの生成
        self.layers = OrderedDict()
        self.layers['Affine1'] = Affine(self.params['W1'], self.params['b1'])
        self.layers['Relu1'] = Relu()
        self.layers['Affine2'] = Affine(self.params['W2'], self.params['b2'])

        self.lastLayer = SoftmaxWithLoss()
        
    def predict(self, x):
        for layer in self.layers.values():
            x = layer.forward(x)
        
        return x

    def predict_int(self, x):
        for layer in self.layers.values():
            x = layer.forward_int(x)
        
        return x    
        
    # x:入力データ, t:教師データ
    def loss_int(self, x, t):
        y = self.predict_int(x)
        return self.lastLayer.forward_int(y, t)
    
    def loss(self, x, t):
        y = self.predict(x)
        return self.lastLayer.forward(y, t)
    
    def accuracy_int(self, x, t):
        y = self.predict_int(x)
        y = np.argmax(y, axis=1)
        if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1)
        
        accuracy = np.sum(y == t) / float(x.shape[0])
        return accuracy
        
    def accuracy(self, x, t):
        y = self.predict(x)
        y = np.argmax(y, axis=1)
        if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1)
        
        accuracy = np.sum(y == t) / float(x.shape[0])
        return accuracy
        
    # x:入力データ, t:教師データ
    def numerical_gradient(self, x, t):
        loss_W = lambda W: self.loss(x, t)
        
        grads = {}
        grads['W1'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W1'])
        grads['b1'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b1'])
        grads['W2'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W2'])
        grads['b2'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b2'])
        
        return grads
        
    def gradient(self, x, t):
        # forward
        self.loss(x, t)

        # backward
        dout = 1
        dout = self.lastLayer.backward(dout)
        
        layers = list(self.layers.values())
        layers.reverse()
        for layer in layers:
            dout = layer.backward(dout)

        # 設定
        grads = {}
        grads['W1'], grads['b1'] = self.layers['Affine1'].dW, self.layers['Affine1'].db
        grads['W2'], grads['b2'] = self.layers['Affine2'].dW, self.layers['Affine2'].db

        return grads


ニューラルネットワークのトレーニングと量子化したときの評価を行った train_neuralnet.py を貼っておく。

# train_neuralnet.py
# 元になったコードは、https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch にあります。
# 改変したコードもMITライセンスとします。 2017/06/02 by marsee

# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)

import numpy as np
from dataset.mnist import load_mnist
from two_layer_net_int import TwoLayerNet

# データの読み込み
(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True)

network = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=50, output_size=10)

iters_num = 10000
train_size = x_train.shape[0]
batch_size = 100
learning_rate = 0.1

train_loss_list = []
train_acc_list = []
test_acc_list = []

iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1)

for i in range(iters_num):
    batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size)
    x_batch = x_train[batch_mask]
    t_batch = t_train[batch_mask]
    
    # 勾配
    #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch)
    grad = network.gradient(x_batch, t_batch)
    
    # 更新
    for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'):
        network.params[key] -= learning_rate * grad[key]
    
    loss = network.loss(x_batch, t_batch)
    train_loss_list.append(loss)
    
    if i % iter_per_epoch == 0:
        train_acc = network.accuracy(x_train, t_train)
        test_acc = network.accuracy(x_test, t_test)
        train_acc_list.append(train_acc)
        test_acc_list.append(test_acc)
        print(train_acc, test_acc)
        test_mask = np.random.choice(train_size, 1)
        xtest_batch = x_train[test_mask]
        ttest_batch = t_train[test_mask]
        xtest_data = network.predict(xtest_batch)
        #print(train_acc, test_acc)
        #print(xtest_data)
        #print(ttest_batch)
          
"""print(network.params['W1'])
print(network.params['b1'])
print(network.params['W2'])
print(network.params['b2'])"""

print()
train_acc_int = network.accuracy_int(x_train, t_train)
test_acc_int = network.accuracy_int(x_test, t_test)
print(train_acc_int, test_acc_int)

  1. 2017年06月03日 04:22 |
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