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构建 Distiller() 类
创建学生和教师模型
准备数据集
培训教师
将教师模型蒸馏给学生模型
从头开始训练学生进行比较
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收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战
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本文目标：实施经典知识蒸馏。
知识蒸馏简介
知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型压缩程序，在这种程序中，一个小的（学生）模型被训练成与一个大的预训练（教师）模型相匹配。通过最小化损失函数，将知识从教师模型转移到学生模型，目的是匹配软化的教师对数以及地面实况标签。
通过在 softmax 中应用 "温度 "缩放函数来软化对数，从而有效地平滑概率分布，并揭示教师所学的类间关系。
设置
import os
import keras
from keras import layers
from keras import ops
import numpy as np构建 Distiller() 类
自定义 Distiller() 类覆盖了编译、计算损失和调用模型方法。
为了使用蒸馏器，我们需要：
一个训练有素的教师模型
一个要训练的学生模型
一个关于学生预测与地面实况之间差异的学生损失函数
学生软预测与教师软标签之间差值的蒸馏损失函数以及温度
用于加权学生损失和蒸馏损失的 alpha 因子
学生的优化器和（可选）性能评估指标
在 compute_loss 方法中，我们对教师和学生进行前向传递，计算损失，并分别按 alpha 和 1 - alpha 对 student_loss 和 distillation_loss 进行加权。注意：只更新学生权重。
class Distiller(keras.Model):
def __init__(self, student, teacher):
super().__init__()
self.teacher = teacher
self.student = student
def compile(
self,
optimizer,
metrics,
student_loss_fn,
distillation_loss_fn,
alpha=0.1,
temperature=3,
):
"""Configure the distiller.
Args:
optimizer: Keras optimizer for the student weights
metrics: Keras metrics for evaluation
student_loss_fn: Loss function of difference between student
predictions and ground-truth
distillation_loss_fn: Loss function of difference between soft
student predictions and soft teacher predictions
alpha: weight to student_loss_fn and 1-alpha to distillation_loss_fn
temperature: Temperature for softening probability distributions.
Larger temperature gives softer distributions.
"""
super().compile(optimizer=optimizer, metrics=metrics)
self.student_loss_fn = student_loss_fn
self.distillation_loss_fn = distillation_loss_fn
self.alpha = alpha
self.temperature = temperature
def compute_loss(
self, x=None, y=None, y_pred=None, sample_weight=None, allow_empty=False
):
teacher_pred = self.teacher(x, training=False)
student_loss = self.student_loss_fn(y, y_pred)
distillation_loss = self.distillation_loss_fn(
ops.softmax(teacher_pred / self.temperature, axis=1),
ops.softmax(y_pred / self.temperature, axis=1),
) * (self.temperature**2)
loss = self.alpha * student_loss + (1 - self.alpha) * distillation_loss
return loss
def call(self, x):
return self.student(x)创建学生和教师模型
首先，我们创建一个教师模型和一个较小的学生模型。这两个模型都是使用 Sequential() 创建的卷积神经网络，但也可以是任何 Keras 模型。
# Create the teacher
teacher = keras.Sequential(
[
keras.Input(shape=(28, 28, 1)),
layers.Conv2D(256, (3, 3), strides=(2, 2), padding="same"),
layers.LeakyReLU(negative_slope=0.2),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(1, 1), padding="same"),
layers.Conv2D(512, (3, 3), strides=(2, 2), padding="same"),
layers.Flatten(),
layers.Dense(10),
],
name="teacher",
)
# Create the student
student = keras.Sequential(
[
keras.Input(shape=(28, 28, 1)),
layers.Conv2D(16, (3, 3), strides=(2, 2), padding="same"),
layers.LeakyReLU(negative_slope=0.2),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(1, 1), padding="same"),
layers.Conv2D(32, (3, 3), strides=(2, 2), padding="same"),
layers.Flatten(),
layers.Dense(10),
],
name="student",
)
# Clone student for later comparison
student_scratch = keras.models.clone_model(student)准备数据集
用于训练教师和提炼教师的数据集是 MNIST，如果选择合适的模型，该过程也可用于任何其他数据集，如 CIFAR-10。学生和教师都在训练集上进行训练，并在测试集上进行评估。
# Prepare the train and test dataset.
batch_size = 64
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
# Normalize data
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_train = np.reshape(x_train, (-1, 28, 28, 1))
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0
x_test = np.reshape(x_test, (-1, 28, 28, 1))培训教师
在知识提炼过程中，我们假定教师是经过训练且固定不变的。因此，我们首先按照常规方法在训练集上训练教师模型。
# Train teacher as usual
teacher.compile(
optimizer=keras.optimizers.Adam(),
loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()],
)
# Train and evaluate teacher on data.
teacher.fit(x_train, y_train, epochs=5)
teacher.evaluate(x_test, y_test)Epoch 1/5
1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 8s 3ms/step - loss: 0.2408 - sparse_categorical_accuracy: 0.9259
Epoch 2/5
1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5s 3ms/step - loss: 0.0912 - sparse_categorical_accuracy: 0.9726
Epoch 3/5
1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 7s 4ms/step - loss: 0.0758 - sparse_categorical_accuracy: 0.9777
Epoch 4/5
1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5s 3ms/step - loss: 0.0690 - sparse_categorical_accuracy: 0.9797
Epoch 5/5
1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5s 3ms/step - loss: 0.0582 - sparse_categorical_accuracy: 0.9825
313/313 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1s 3ms/step - loss: 0.0931 - sparse_categorical_accuracy: 0.9760
[0.09044107794761658, 0.978100061416626]将教师模型蒸馏给学生模型
我们已经训练了教师模型，现在只需初始化 Distiller(student, teacher) 实例，用所需的损失、超参数和优化器编译（）它，然后将教师模型蒸馏为学生模型。
# Initialize and compile distiller
distiller = Distiller(student=student, teacher=teacher)
distiller.compile(
optimizer=keras.optimizers.Adam(),
metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()],
student_loss_fn=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
distillation_loss_fn=keras.losses.KLDivergence(),
alpha=0.1,
temperature=10,
)
# Distill teacher to student
distiller.fit(x_train, y_train, epochs=3)
# Evaluate student on test dataset
distiller.evaluate(x_test, y_test)Epoch 1/3
1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 8s 3ms/step - loss: 1.8752 - sparse_categorical_accuracy: 0.7357
Epoch 2/3
1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 6s 3ms/step - loss: 0.0333 - sparse_categorical_accuracy: 0.9475
Epoch 3/3
1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 6s 3ms/step - loss: 0.0223 - sparse_categorical_accuracy: 0.9621
313/313 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 2s 4ms/step - loss: 0.0189 - sparse_categorical_accuracy: 0.9629
[0.017046602442860603, 0.969200074672699]从头开始训练学生进行比较
我们还可以在没有教师的情况下，从头开始训练一个等效的学生模型，以评估通过知识提炼获得的性能增益。
# Train student as doen usually
student_scratch.compile(
optimizer=keras.optimizers.Adam(),
loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()],
)
# Train and evaluate student trained from scratch.
student_scratch.fit(x_train, y_train, epochs=3)
student_scratch.evaluate(x_test, y_test)Epoch 1/3
1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 4s 1ms/step - loss: 0.5111 - sparse_categorical_accuracy: 0.8460
Epoch 2/3
1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 3s 1ms/step - loss: 0.1039 - sparse_categorical_accuracy: 0.9687
Epoch 3/3
1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 3s 1ms/step - loss: 0.0748 - sparse_categorical_accuracy: 0.9780
313/313 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1s 2ms/step - loss: 0.0744 - sparse_categorical_accuracy: 0.9737
[0.0629437193274498, 0.9778000712394714]如果教师训练了 5 个完整的历元，学生在教师的基础上提炼了 3 个完整的历元，那么在这个示例中，与从头开始训练相同的学生模型相比，甚至与教师本身相比，您都会体验到性能的提升。
教师的准确率应该在 97.6% 左右，从头开始训练的学生的准确率应该在 97.6% 左右，而经过提炼的学生的准确率应该在 98.1% 左右。删除或尝试不同的种子，使用不同的权重初始化。
