Execução da AlexNet com Keras usando o conjunto de dados oxford flower. Experimentos conduzidos por Ana Clara, Gabriel Luna e Lincoln Costa
Os experimentos foram realizados com um notebook com CPU Intel Core i5 de 2.4GHz, memória de 16GB no sistema operacional Windows 10 Home.
| Grupo | Parâmetros fixos | Parâmetros variáveis |
|---|---|---|
| 4 | Activation function: Relu. / Learning ratio: 0.0001. / Epochs: 100. | Optimizer: SGD, Adam. / Learning ratio: 0.0005, 0.001, 0.002. |
O objetivo dessa atividade é apresentar vantagens e limitações da utilização do Keras-Prov. Conforme descrito pelas autoras, o Keras-Prov foi inicialmente desenvolvido para que fosse utilizado no Linux, então inicialmente já podemos elencar isso como uma limitação, visto que uma utilização no Windows seria essencial. Prosseguimos com a configuração até que obtivéssemos sucesso em uma execução inicial e relembramos que esses foram os passos para o computador e SO descritos acima, é possível que máquinas com outras configurações cheguem em resultados diferentes.
Acesse o repositório do Keras-Prov e faça um git clone ou download do mesmo.
Copie as pastas keras, DfAnalyzer e dfa-lib-python para a raiz do projeto onde você pretende utilizar o Keras-Prov. É possível observar essa estrutura em nosso repositório, onde as três pastas também foram inseridas.
É importante atentar-se a possíveis atualizações no repositório base do Keras-Prov, visto que elas são importantes para o seu bom funcionamento.
Acesse a página de downloads do MonetDB para windows e selecione qual versão deseja baixar. Durante esta documentação baixamos a versão contida na pasta Oct2020-SP5/. Durante a instalação do MonetDB, selecionamos a opção Complete ao invés da Basic. Em uma primeira tentativa com a versão Basic não conseguimos inicializar o Server, então recomendamos a intalação completa.
O MonetDB criará dois aplicativos no sistema operacional: MonetDB SQL Server e MonetDB SQL Client. O primeiro, como o próprio nome explica, é o servidor que será consumido pelas outras aplicações. O segundo, por sua vez, serve para execução de consultas via SQL; é uma CLI do MonetDB.
Para utilização do MonetDB na versão atual do Keras-Prov foi necessário realizar uma alteração no arquivo M5server.bat. Ele é encontrado em C:\Program Files\MonetDB\MonetDB5. A alteração consiste em renomear o banco de dados que é criado pelo MonetDB, para isso basta alterar os parâmetros demo para dataflow_analyzer nas linhas 25 e 26. Na pasta monetdb do nosso repositório existe um exemplo de como deve ficar a versão final desse arquivo. Após alterar o arquivo, execute a aplicação MonetDB SQL Server e deixe rodando.
Como mencionado anteriormente, o Client é a CLI e ao executá-lo é possível utilizar consultas SQL via linha de comando, como: select * from otrainingmodel;. É importante a inserção do ponto-e-vírgula no final da consulta para funcionamento da mesma. Nesse momento as consultas ainda não funcionarão pois o ambiente não foi inicializado.
Com a aplicação MonetDB SQL Server em execução, execute também o MonetDB SQL Client e execute os seguintes comandos:
\<RAIZDOSEUPROJETO\DfAnalyzer\monetdb\sql\create-schema.sql
\<RAIZDOSEUPROJETO\DfAnalyzer\monetdb\sql\database-script.sql
Eles são responsáveis por criar o schema e as tabelas utilizadas no Keras-Prov. Após executá-los, algumas mensagens de sucesso devem ser apresentadas no CLI, e então você pode fechar o MonetDB SQL Client.
Existem alguns conflitos com versões mais novas do Python e do Tensorflow/Keras. Para que o ambiente funcionasse normalmente, realizamos um downgrade para a versão 3.7.7 do Python. Além disso, listamos todas as libs instaladas utilizando o pip list e desinstalamos todas as libs envolvendo tensorflow e keras com o comando pip uninstall NOMEDALIB. Na sequência, instalamos a versão 2.2.0 do tensorflow com o comando pip install tensorflow==2.2.0. Futuramente, foi preciso reinstalar algumas outras libs, mas isso será de acordo com o arquivo .py que contém a sua rede.
Na sequência, como apresentado na documentação do Keras-Prov, precisamos realizar algumas instalações baseadas nas pastas que extraímos no início. Os comandos para essas instalações consideram que você está na raiz do seu projeto e são:
cd dfa-lib-python
python setup.py install
cd keras
python setup.py install
cd DfAnalyzer
./start-dfanalyzer.sh
Conforme explicado no repositório do Keras-Prov, é necessário inserir o seguinte trecho de código para funcionamento da proveniência:
hyps = {"OPTIMIZER_NAME": True,
"LEARNING_RATE": True,
"DECAY": True,
"MOMENTUM": True,
"NUM_EPOCHS": True,
"BATCH_SIZE": True,
"NUM_LAYERS": True}
model.provenance(dataflow_tag='keras-alexnet-df', adaptation=True, hyps = hyps)
Pronto! Agora você poderá executar o seu arquivo .py e a proveniência começará a ser registrada. Para garantir que tudo está funcionando, acesse o endereço localhost:22000 no seu navegador, e observe que um novo registro deve ter sido criado com o nome keras-alexnet-df (caso você não tenha realizado alterações no trecho de código do Passo 6).
Existem duas formas de realiar consultas no MonetDB: utilizando o MonetDB SQL Client, como apresentamos no Passo 4, ou utilizando o DfAnalyzer, acessando o endereço exibido no Passo 7. Para a segunda opção, clique no registro criado (provavelmente keras-alexnet-df) e selecione, por exemplo, a caixinha com o nome otrainingmodel. Selecione os atributos que deseja que sejam exibidos, como elapsed_time, loss e accuracy, clique em Save changes e em Run Query.
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