import torch
target_platform = "proxyless_cpu"
# proxyless_gpu, proxyless_mobile, proxyless_mobile14도 사용할 수 있습니다.
model = torch.hub.load('mit-han-lab/ProxylessNAS', target_platform, pretrained=True)
model.eval()

모든 사전 훈련된 모델은 동일한 방식으로 정규화된 입력 이미지를 요구합니다. 즉, H와 W가 최소 224의 크기를 가지는 (3 x H x W)형태의 3채널 RGB 이미지의 미니배치가 필요합니다. 이미지를 [0, 1] 범위로 불러온 다음 mean = [0.485, 0.456, 0.406], std = [0.229, 0.224, 0.225]를 이용하여 정규화해야 합니다.

다음은 실행예시입니다.

# 파이토치 웹 사이트에서 예제 이미지 다운로드
import urllib
url, filename = ("https://github.com/pytorch/hub/raw/master/images/dog.jpg", "dog.jpg")
try: urllib.URLopener().retrieve(url, filename)
except: urllib.request.urlretrieve(url, filename)

# 실행예시 (torchvision이 요구됩니다.)
from PIL import Image
from torchvision import transforms
input_image = Image.open(filename)
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
input_tensor = preprocess(input_image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0) # 모델에서 요구하는 미니배치 생성

# GPU 사용이 가능한 경우 속도를 위해 입력과 모델을 GPU로 이동
if torch.cuda.is_available():
    input_batch = input_batch.to('cuda')
    model.to('cuda')

with torch.no_grad():
    output = model(input_batch)
# ImageNet 1000개 클래스에 대한 신뢰도 점수를 가진 1000 형태의 Tensor 출력
print(output[0])
# 출력은 정규화되어있지 않습니다. 소프트맥스를 실행하여 확률을 얻을 수 있습니다.
probabilities = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0)
print(probabilities)

# ImageNet 레이블 다운로드
!wget https://raw.githubusercontent.com/pytorch/hub/master/imagenet_classes.txt

# 카테고리 읽어오기
with open("imagenet_classes.txt", "r") as f:
    categories = [s.strip() for s in f.readlines()]
# 이미지마다 상위 카테고리 5개 보여주기
top5_prob, top5_catid = torch.topk(probabilities, 5)
for i in range(top5_prob.size(0)):
    print(categories[top5_catid[i]], top5_prob[i].item())

모델 설명

ProxylessNAS 모델은 ProxylessNAS: Direct Neural Architecture Search on Target Task and Hardware 논문에서 제안되었습니다.

일반적으로, 사람들은 모든 하드웨어 플랫폼에 대해 하나의 효율적인 모델을 설계하는 경향이 있습니다. 하지만 하드웨어마다 특성이 다릅니다. 예를 들어 CPU는 더 높은 주파수를 가지지만 GPU는 병렬화에 더 뛰어납니다. 따라서 모델을 일반화하기보다는 하드웨어 플랫폼에 맞게 CNN 아키텍처를 전문화해야 합니다. 아래에서 볼 수 있듯이, 전문화는 세 가지 플랫폼 모두에서 상당한 성능 향상을 제공합니다.

Model structure GPU Latency CPU Latency Mobile Latency
proxylessnas_gpu 5.1ms 204.9ms 124ms
proxylessnas_cpu 7.4ms 138.7ms 116ms
proxylessnas_mobile 7.2ms 164.1ms 78ms

사전 훈련된 모델에 해당하는 Top-1 정확도는 아래에 나열되어 있습니다.

Model structure Top-1 error
proxylessnas_cpu 24.7
proxylessnas_gpu 24.9
proxylessnas_mobile 25.4
proxylessnas_mobile_14 23.3

참고문헌