Quy trình gỡ lỗi (debug) phổ biến khi tạo mô hình với Keras trong Python

TensorFlow framework ML của Google. Keras API deep learning Python trên TensorFlow. Sequential API cho phép xếp chồng lớp tăng dần.

Sử dụng Google Colab. Code minh họa quy trình debug: thêm lớp dần, thường xuyên in summary() để theo dõi shape tensor:

Ví dụ

print("Tạo Sequential model")
model = keras.Sequential()
print("Thêm lớp")
model.add(keras.Input(shape=(250, 250, 3)))  # ảnh RGB 250x250
model.add(layers.Conv2D(32, 5, strides=2, activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(3))
print("Thông tin lớp")
model.summary()
print("Thêm nữa lớp")
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(3))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(2))
print("Thông tin lớp")
model.summary()
print("Áp dụng global max pooling")
model.add(layers.GlobalMaxPooling2D())
print("Thêm lớp phân loại")
model.add(layers.Dense(10))

Nguồn: TensorFlow Guide

Đầu ra

Giải thích

• Khi xây dựng kiến trúc Sequential, nên xếp chồng lớp tăng dần dùng add.
• Thường xuyên in summary() để theo dõi.
• Giám sát cách stack Conv2D và MaxPooling2D down-sample feature map ảnh.