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在 TensorFlow.org 上查看\n", " 在 Google Colab 中运行\n", " 在 GitHub 上查看源代码\n", " 下载笔记本\n", "
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tf.keras.layers.Conv2D(\n", " 20, 5, use_bias=True, strides=2, padding=\"same\",\n", " activation=\"leaky_relu\", name=\"conv_1\"),\n", " tf.keras.layers.Conv2D(\n", " 50, 5, use_bias=True, strides=2, padding=\"same\",\n", " activation=\"leaky_relu\", name=\"conv_2\"),\n", " tf.keras.layers.Flatten(),\n", " tf.keras.layers.Dense(\n", " 500, use_bias=True, activation=\"leaky_relu\", name=\"fc_1\"),\n", " tf.keras.layers.Dense(\n", " latent_dims, use_bias=True, activation=None, name=\"fc_2\"),\n", " ], name=\"analysis_transform\")\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T19:11:53.292449Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T19:11:53.291892Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T19:11:53.296730Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T19:11:53.296152Z" }, "id": "2sHdYBzF2xcu" }, "outputs": [], "source": [ "def make_synthesis_transform():\n", " \"\"\"Creates the synthesis (decoder) transform.\"\"\"\n", " return tf.keras.Sequential([\n", " tf.keras.layers.Dense(\n", " 500, use_bias=True, activation=\"leaky_relu\", name=\"fc_1\"),\n", " tf.keras.layers.Dense(\n", " 2450, use_bias=True, activation=\"leaky_relu\", name=\"fc_2\"),\n", " tf.keras.layers.Reshape((7, 7, 50)),\n", " tf.keras.layers.Conv2DTranspose(\n", " 20, 5, use_bias=True, strides=2, padding=\"same\",\n", " activation=\"leaky_relu\", name=\"conv_1\"),\n", " tf.keras.layers.Conv2DTranspose(\n", " 1, 5, use_bias=True, strides=2, padding=\"same\",\n", " activation=\"leaky_relu\", name=\"conv_2\"),\n", " ], name=\"synthesis_transform\")\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "lYC8tHhkxTlK" }, "source": [ "训练器拥有两个转换的实例，以及先验的参数。\n", "\n", "它的 `call` 方法设置为计算如下参数：\n", "\n", "- **速率**，估计表示该批次数字所需的位数，以及\n", "- **失真**，原始数字的像素与其重建之间的平均绝对差。\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T19:11:53.299874Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T19:11:53.299630Z", 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# then compute the reconstructed pixel-level representation x_hat.\n", " y = self.analysis_transform(x)\n", " entropy_model = tfc.ContinuousBatchedEntropyModel(\n", " self.prior, coding_rank=1, compression=False)\n", " y_tilde, rate = entropy_model(y, training=training)\n", " x_tilde = self.synthesis_transform(y_tilde)\n", "\n", " # Average number of bits per MNIST digit.\n", " rate = tf.reduce_mean(rate)\n", "\n", " # Mean absolute difference across pixels.\n", " distortion = tf.reduce_mean(abs(x - x_tilde))\n", "\n", " return dict(rate=rate, distortion=distortion)\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "vEXbp9RV3kRX" }, "source": [ "### 计算速率和失真\n", "\n", "我们使用训练集中的一张图像逐步完成此操作。加载 MNIST 数据集进行训练和验证：" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T19:11:53.309101Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T19:11:53.308841Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T19:11:54.700997Z", "shell.execute_reply": 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Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at https://www.tensorflow.org/install/gpu for how to download and setup the required libraries for your platform.\n", "Skipping registering GPU devices...\n" ] } ], "source": [ "training_dataset, validation_dataset = tfds.load(\n", " \"mnist\",\n", " split=[\"train\", \"test\"],\n", " shuffle_files=True,\n", " as_supervised=True,\n", " with_info=False,\n", ")\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "SwKgNTg_QfjH" }, "source": [ "接着提取一张图像 $x$：" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T19:11:54.704488Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T19:11:54.704223Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T19:11:55.036241Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T19:11:55.035514Z" }, "id": "O-BSdeHcPBBf" }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Data type: \n", "Shape: (28, 28, 1)\n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "2023-11-07 19:11:54.882247: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:854] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. 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" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "x_tilde = make_synthesis_transform()(y_tilde)\n", "\n", "# Mean absolute difference across pixels.\n", "distortion = tf.reduce_mean(abs(x - x_tilde))\n", "print(\"distortion:\", distortion)\n", "\n", "x_tilde = tf.saturate_cast(x_tilde[0] * 255, tf.uint8)\n", "plt.imshow(tf.squeeze(x_tilde))\n", "print(f\"Data type: {x_tilde.dtype}\")\n", "print(f\"Shape: {x_tilde.shape}\")\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "UVz3I7E8ecij" }, "source": [ "对于每个批次的数字，调用 `MNISTCompressionTrainer` 会产生该批次的平均速率和失真：\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 14, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T19:11:55.558765Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T19:11:55.558520Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T19:11:55.884186Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T19:11:55.883419Z" }, "id": "ICJnjj1LeB8L" }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "rate: tf.Tensor(20.296253, shape=(), dtype=float32)\n", "distortion: tf.Tensor(0.14659302, shape=(), dtype=float32)\n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "2023-11-07 19:11:55.744184: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:854] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.\n" ] } ], "source": [ "(example_batch, _), = validation_dataset.batch(32).take(1)\n", "trainer = MNISTCompressionTrainer(10)\n", "example_output = trainer(example_batch)\n", "\n", "print(\"rate: \", example_output[\"rate\"])\n", "print(\"distortion: \", example_output[\"distortion\"])\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "lgdfRtmee5Mn" }, "source": [ "在下一部分中，我们建立模型来对这两个损失执行梯度下降。" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "fKGVwv5MAq6w" }, "source": [ "## 训练模型\n", "\n", "我们以优化速率–失真拉格朗日的方式编译训练器，即速率和失真的总和，其中一项由拉格朗日参数 $\\lambda$ 加权。\n", "\n", "此损失函数对模型的不同部分有着不同的影响：\n", "\n", "- 对分析转换进行训练以产生隐空间表示，该表示会在速率和失真之间实现所需的权衡。\n", "- 给定隐空间表示，训练合成转换以将失真最小化。\n", "- 训练先验参数以将给定隐空间表示的速率最小化。这与在最大似然意义上拟合隐空间的边缘分布的先验相同。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 15, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T19:11:55.888738Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T19:11:55.888148Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T19:11:55.892721Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T19:11:55.892064Z" }, "id": "k5mm1aDkcgAf" }, "outputs": [], "source": [ "def pass_through_loss(_, x):\n", " # Since rate and distortion are unsupervised, the loss doesn't need a target.\n", " return x\n", "\n", "def make_mnist_compression_trainer(lmbda, latent_dims=50):\n", " trainer = MNISTCompressionTrainer(latent_dims)\n", " trainer.compile(\n", " optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-3),\n", " # Just pass through rate and distortion as losses/metrics.\n", " loss=dict(rate=pass_through_loss, distortion=pass_through_loss),\n", " metrics=dict(rate=pass_through_loss, distortion=pass_through_loss),\n", " loss_weights=dict(rate=1., distortion=lmbda),\n", " )\n", " return trainer\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "DPwd4DTs3Mfr" }, "source": [ "接下来训练模型。此处不需要人工注释，因为我们只想压缩图像，所以我们使用 `map` 将它们丢弃，取而代之的是为速率和失真添加“虚拟”目标。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 16, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T19:11:55.896202Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T19:11:55.895930Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T19:14:21.316346Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T19:14:21.315463Z" }, "id": "QNBpCTgzAV7M" }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Epoch 1/15\n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\r", " 1/469 [..............................] - ETA: 22:12 - loss: 351.2555 - distortion_loss: 0.1242 - rate_loss: 102.9374 - distortion_pass_through_loss: 0.1242 - rate_pass_through_loss: 102.9374" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 3/469 [..............................] - ETA: 12s - loss: 361.5024 - distortion_loss: 0.1293 - rate_loss: 102.8848 - distortion_pass_through_loss: 0.1293 - rate_pass_through_loss: 102.8848 " ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 6/469 [..............................] - ETA: 11s - loss: 365.7838 - distortion_loss: 0.1315 - rate_loss: 102.7621 - distortion_pass_through_loss: 0.1315 - rate_pass_through_loss: 102.7621" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 9/469 [..............................] - ETA: 10s - loss: 367.3421 - distortion_loss: 0.1323 - rate_loss: 102.6532 - distortion_pass_through_loss: 0.1323 - rate_pass_through_loss: 102.6532" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 12/469 [..............................] - ETA: 10s - loss: 367.1314 - distortion_loss: 0.1323 - rate_loss: 102.5453 - distortion_pass_through_loss: 0.1323 - rate_pass_through_loss: 102.5453" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 15/469 [..............................] - ETA: 10s - loss: 364.7647 - distortion_loss: 0.1312 - rate_loss: 102.4456 - distortion_pass_through_loss: 0.1312 - rate_pass_through_loss: 102.4456" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 18/469 [>.............................] - ETA: 10s - loss: 364.3630 - distortion_loss: 0.1310 - rate_loss: 102.3638 - distortion_pass_through_loss: 0.1310 - rate_pass_through_loss: 102.3638" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 21/469 [>.............................] - ETA: 9s - loss: 363.8674 - distortion_loss: 0.1307 - rate_loss: 102.4728 - distortion_pass_through_loss: 0.1307 - rate_pass_through_loss: 102.4728 " ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 24/469 [>.............................] - 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ETA: 9s - loss: 359.7218 - distortion_loss: 0.1287 - rate_loss: 102.3791 - distortion_pass_through_loss: 0.1287 - rate_pass_through_loss: 102.3791" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 33/469 [=>............................] - ETA: 9s - loss: 358.1542 - distortion_loss: 0.1279 - rate_loss: 102.2947 - distortion_pass_through_loss: 0.1279 - rate_pass_through_loss: 102.2947" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 36/469 [=>............................] - 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Ideally, the offset heuristic should only be used to determine offsets once after training. 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ETA: 0s - loss: 115.5233 - distortion_loss: 0.0355 - rate_loss: 44.4816 - distortion_pass_through_loss: 0.0355 - rate_pass_through_loss: 44.4811" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "469/469 [==============================] - 9s 20ms/step - loss: 115.5233 - distortion_loss: 0.0355 - rate_loss: 44.4816 - distortion_pass_through_loss: 0.0355 - rate_pass_through_loss: 44.4811 - val_loss: 111.9730 - val_distortion_loss: 0.0355 - val_rate_loss: 41.0487 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0355 - val_rate_pass_through_loss: 41.0486\n" ] } ], "source": [ "def add_rd_targets(image, label):\n", " # Training is unsupervised, so labels aren't necessary here. However, we\n", " # need to add \"dummy\" targets for rate and distortion.\n", " return image, dict(rate=0., distortion=0.)\n", "\n", "def train_mnist_model(lmbda):\n", " trainer = make_mnist_compression_trainer(lmbda)\n", " trainer.fit(\n", " training_dataset.map(add_rd_targets).batch(128).prefetch(8),\n", " epochs=15,\n", " validation_data=validation_dataset.map(add_rd_targets).batch(128).cache(),\n", " validation_freq=1,\n", " verbose=1,\n", " )\n", " return trainer\n", "\n", "trainer = train_mnist_model(lmbda=2000)\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "Td4xuttmCd7T" }, "source": [ "## 压缩一些 MNIST 图像\n", "\n", "对于测试时的压缩和解压缩，我们将训练好的模型分成两部分：\n", "\n", "- 编码器端由分析转换和熵模型组成。\n", "- 解码端由合成转换和相同的熵模型组成。\n", "\n", "测试时，隐空间没有加性噪声，但它们会被量化并随后无损压缩，因此我们给它们提供新的名称。我们将它们和图像重建分别称为 $\\hat x$ 和 $\\hat y$（按照[端到端优化图像压缩](https://arxiv.org/abs/1611.01704)）。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 17, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T19:14:21.320453Z", 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}, { "cell_type": "code", "execution_count": 19, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T19:14:21.336238Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T19:14:21.335467Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T19:14:21.430018Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T19:14:21.429438Z" }, "id": "Dnm_p7mbnigo" }, "outputs": [], "source": [ "def make_mnist_codec(trainer, **kwargs):\n", " # The entropy model must be created with `compression=True` and the same\n", " # instance must be shared between compressor and decompressor.\n", " entropy_model = tfc.ContinuousBatchedEntropyModel(\n", " trainer.prior, coding_rank=1, compression=True, **kwargs)\n", " compressor = MNISTCompressor(trainer.analysis_transform, entropy_model)\n", " decompressor = MNISTDecompressor(entropy_model, trainer.synthesis_transform)\n", " return compressor, decompressor\n", "\n", "compressor, decompressor = make_mnist_codec(trainer)\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "SYu5sVVH3YMv" }, "source": [ "从验证数据集中抓取 16 个图像。您可以通过将参数更改为 `skip` 来选择不同的子集。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 20, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T19:14:21.433282Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T19:14:21.432925Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T19:14:21.457153Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T19:14:21.456477Z" }, "id": "qAxArlU728K5" }, "outputs": [], "source": [ "(originals, _), = validation_dataset.batch(16).skip(3).take(1)\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "CHeN_ny929YS" }, "source": [ "将它们压缩为字符串，并以位为单位跟踪它们的每个信息内容。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 21, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T19:14:21.460916Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T19:14:21.460419Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T19:14:21.481139Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T19:14:21.480474Z" }, "id": "smOk42gQ3IXv" }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "String representation of first digit in hexadecimal: 0x24a97dd328\n", "Number of bits actually needed to represent it: 36.21\n" ] } ], "source": [ "strings, entropies = compressor(originals)\n", "\n", "print(f\"String representation of first digit in hexadecimal: 0x{strings[0].numpy().hex()}\")\n", "print(f\"Number of bits actually needed to represent it: {entropies[0]:0.2f}\")\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "5j9R4bTT3Qhl" }, "source": [ "从字符串中将图像解压缩回来。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 22, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-07T19:14:21.484246Z", "iopub.status.busy": "2023-11-07T19:14:21.483993Z", "iopub.status.idle": "2023-11-07T19:14:21.503227Z", "shell.execute_reply": "2023-11-07T19:14:21.502646Z" }, "id": "yOP6pEqU3P0w" }, "outputs": [], "source": [ "reconstructions = decompressor(strings)\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "JWo0Q-vy23tt" }, "source": [ "显示 16 个原始数字中的每一个及其压缩二进制表示，以及重建的数字。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 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Ideally, the offset heuristic should only be used to determine offsets once after training. 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ETA: 0s - loss: 114.7327 - distortion_loss: 0.0776 - rate_loss: 91.4504 - distortion_pass_through_loss: 0.0776 - rate_pass_through_loss: 91.4504" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "454/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 114.6201 - distortion_loss: 0.0775 - rate_loss: 91.3725 - distortion_pass_through_loss: 0.0775 - rate_pass_through_loss: 91.3725" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "457/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 114.5095 - distortion_loss: 0.0774 - rate_loss: 91.2948 - distortion_pass_through_loss: 0.0774 - rate_pass_through_loss: 91.2948" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "460/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 114.4002 - distortion_loss: 0.0773 - rate_loss: 91.2163 - distortion_pass_through_loss: 0.0773 - rate_pass_through_loss: 91.2163" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "463/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 114.2903 - distortion_loss: 0.0772 - rate_loss: 91.1381 - distortion_pass_through_loss: 0.0772 - rate_pass_through_loss: 91.1381" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "466/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 114.1833 - distortion_loss: 0.0771 - rate_loss: 91.0585 - distortion_pass_through_loss: 0.0771 - rate_pass_through_loss: 91.0585" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "469/469 [==============================] - 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Ideally, the offset heuristic should only be used to determine offsets once after training. Depending on the prior, estimating the offset might be computationally expensive.\n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "469/469 [==============================] - 11s 20ms/step - loss: 114.0797 - distortion_loss: 0.0770 - rate_loss: 90.9856 - distortion_pass_through_loss: 0.0770 - rate_pass_through_loss: 90.9790 - val_loss: 96.4566 - val_distortion_loss: 0.0668 - val_rate_loss: 76.4093 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0668 - val_rate_pass_through_loss: 76.4141\n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Epoch 2/15\n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": 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