PyTorch ile Derin Öğrenme Modeli Geliştirme: Adım Adım Yöntem

PyTorch nedir, model geliştirmede neden kullanılır?

PyTorch, Python ile yazılan açık kaynaklı bir derin öğrenme kütüphanesidir. Temel birimi tensördür: sayısal verileri çok boyutlu dizilerde tutar ve bu diziler üzerinde işlemleri hızlandırılmış donanımda (grafik işlemci) çalıştırabilir. Kütüphanenin ayırt edici yanı dinamik hesaplama grafiğidir: model, Python kodu çalıştıkça adım adım kurulur ve hata ayıklamak sıradan Python kodunu ayıklamak gibidir.

Bu yaklaşım araştırma ve prototipleme için rahat bir ortam sağlar; aynı kütüphane üretim senaryolarına da taşınabilir. Model geliştirme, sinir ağını tanımlamak, veriyi beslemek, eğitmek, değerlendirmek ve yayına almak olmak üzere beş ana adıma bölünür.

Başlamadan önce gerekenler

PyTorch öğrenmeye başlamak için Python'da rahat olmak, listeler, sözlükler, sınıflar ve fonksiyonlar konusunda temel bilgiye sahip olmak gerekir. NumPy ile dizi işlemleri bilmek büyük kolaylık sağlar, çünkü tensör işlemleri bunlara çok benzer.

Matematik tarafında doğrusal cebir (matris çarpımı), temel istatistik ve türev fikri yeterlidir. Eğitim sürecinin kalbi olan geri yayılımı elle türev alarak yapmanız gerekmez; PyTorch bunu otomatik farklılaştırma ile yapar. Ancak bu sürecin ne yaptığını kavramsal olarak anlamak, hata ayıklarken büyük fark yaratır.

Adım adım: ilk modelinizi kurmak

Birinci adım, veriyi tensöre çevirmek ve boyutlarını (şekillerini) doğru anlamaktır. Şekil uyuşmazlığı başlangıçta en sık karşılaşılan hatadır.

İkinci adım, modeli nn.Module sınıfından türetilen bir sınıfla tanımlamaktır. Katmanlar kurucu metotta tanımlanır, verinin katmanlardan nasıl geçtiği ileri yayılım metodunda yazılır. Üçüncü adım, kayıp fonksiyonunu ve optimizasyon algoritmasını seçmektir. Sınıflandırma problemlerinde çapraz entropi, regresyonda ortalama kare hata gibi seçenekler yaygındır.

Dördüncü adım, küçük bir veri parçasıyla modeli bilerek aşırı öğrenmeye zorlamaktır. Küçük bir örnek kümesini ezberleyemeyen bir model, kodda ya da veride bir hata olduğunu işaret eder. Bu kontrol, uzun eğitimlere girmeden önce zaman kazandırır.

Veri boru hattı: Dataset ve DataLoader

Gerçek projelerde veri belleğe sığmaz ya da her örnek ayrı bir dosyadır. Dataset sınıfı, tek bir örneğin nasıl okunacağını ve dönüştürüleceğini tanımlar. DataLoader ise bu örnekleri gruplar halinde (mini yığınlar), karıştırarak ve paralel olarak modele besler.

İyi tasarlanmış bir veri boru hattı eğitim hızını doğrudan etkiler. Veri artırma (görüntüyü çevirme, kırpma gibi) bu aşamada eklenir. Eğitim, doğrulama ve test verisi baştan ayrı tutulmalıdır; doğrulama verisi modeli seçerken, test verisi yalnızca son değerlendirmede kullanılır.

Eğitim döngüsü nasıl işler?

Eğitim döngüsü her yığın için aynı sırayı tekrarlar: önce eski gradyanlar sıfırlanır, model tahmin üretir, kayıp hesaplanır, kayıp üzerinden geri yayılım çalıştırılır ve optimizasyon algoritması ağırlıkları günceller. Tam bir veri geçişine epoch denir.

Döngü içinde hem eğitim hem doğrulama kaybı izlenir. Eğitim kaybı düşerken doğrulama kaybı artmaya başlıyorsa model aşırı öğreniyor demektir. Bu durumda erken durdurma, düzenlileştirme, bırakma (dropout) ya da daha fazla veri artırma denenir. Öğrenme oranı, en çok etki eden ayarlardan biridir; çok yüksek olursa kayıp salınır, çok düşük olursa eğitim ilerlemez.

Değerlendirme aşamasında modeli değerlendirme moduna alıp gradyan hesabını kapatmak hem sonuçların tutarlı olmasını hem belleğin verimli kullanılmasını sağlar. Başarı ölçütü seçilirken görevi düşünün: sınıf dengesizliği olan bir problemde yalnız doğruluk yanıltıcı olabilir, bu yüzden hata matrisi ile birlikte sınıf bazında ölçütlere bakmak gerekir. Eğitimi tekrarlanabilir kılmak için rastgele tohumu sabitlemek, kullanılan ayarları ve model sürümünü kaydetmek de iyi bir alışkanlıktır.

Transfer öğrenmesi ve ön eğitimli modeller

Her modeli sıfırdan eğitmek gerekmez. Büyük bir veri kümesinde önceden eğitilmiş bir model alınır, son katmanları kendi göreviniz için değiştirilir ve az veriyle ince ayar yapılır. Bu yöntem hem eğitim süresini hem veri ihtiyacını belirgin biçimde azaltır.

İlk aşamada ön eğitimli katmanlar dondurulup yalnızca yeni katmanlar eğitilir. Ardından düşük öğrenme oranıyla ağın bir kısmı ya da tamamı açılarak ince ayar yapılır. Bu sıra, ön eğitimli bilginin bozulmasını önler.

Sık yapılan hatalar ve yayına alma

Sık hatalar şunlardır: • Doğrulama verisinin eğitim verisine sızması • Modeli değerlendirirken eğitim modunda bırakmak • Gradyanları sıfırlamayı unutmak • Cihazları (işlemci ve grafik işlemci) karıştırmak • Tek bir başarı ölçütüne bakıp sınıf dengesizliğini gözden kaçırmak

Eğitilen model, üretimde kullanılmak üzere kaydedilir ve bir servis aracılığıyla sunulur. Bu aşamada TorchServe gibi sunum araçları ya da ONNX gibi ortak model formatları kullanılır. Yayına aldıktan sonra modelin gerçek veride performansı izlenmeye devam edilir.

Örneğin kurgusal bir görüntü sınıflandırma çalışmasında doğrulama kaybı eğitim kaybından belirgin biçimde ayrışıyorsa ilk şüpheli sızıntıdır: aynı ürünün farklı fotoğrafları hem eğitim hem doğrulama kümesine düşmüş olabilir. Bölmeyi ürün bazında yapmak, bu tür yanlış iyimserliği ortadan kaldırır.

Mindset programlarında PyTorch

Mindset'in PyTorch ile Model Geliştirme programı bu akışı şu modüllerle işler: PyTorch Temelleri ve Dinamik Hesaplama, nn.Module ile Model Tasarımı, Veri Boru Hattı: Dataset ve DataLoader, Eğitim Döngüsü ve Optimizasyon, Transfer Öğrenmesi ve Ön Eğitimli Modeller, Dağıtık Eğitim ve Performans Optimizasyonu, Model Yayına Alma: TorchServe ve ONNX.