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はじめに Turing株式会社の自動運転MLチームでエンジニアをしている越智 (@chizu_potato)と塩塚 (@shiboutyoshoku) です。 Turingが目指す自動運転は、大量のデータで学習された非常に賢い機械学習モデルを活用することです。そのために、走行パートナーの方たちと協力して創業時からこれまで大量の走行データを取得してきました。走行データは車両に取り付けられた複数カメラによる360度をカバーした動画と、そのときの速度やGPSなどの走行ログを含んでいます。データサイズは80TBを超え、時間換算で3500時間程度です。 これだけのデータサイズでモデルを学習するためには、1枚のGPUだけで頑張るには限界があり複数のGPU (multi-GPU) による分散並列学習が必要となってきます。しかし、ただ分散並列学習を行うだけではmulti-GPUに対し、データの入出力 (I
深層学習をする上で、最も大切なマシンスペックを聞かれたら何と答えますか? GPUのTensor性能、VRAM、GPUの数、CPU性能、メモリ、… 問題によって正解は異なりますね。 しかし、特に大規模なデータセットで機械学習する場合では、しばしばネットワーク帯域とストレージシステムのディスクI/Oによって制限されます。この記事ではそのような課題に対して、学習側でどのようにデータを扱うかを見ていきたいと思います。 1. この記事は? こんにちは、TURING MLチームです。TURINGはEnd-to-Endな深層学習モデルでLv5完全自動運転車の開発を目指す会社です。 私たちは自動運転モデルを動かすため、可視域のカメラセンサによる画像で学習し、カメラ映像のみから車体の操作や経路選択、安全性の判断を行わせています。(実際の車を動かす事例はこちらの記事をご覧ください。) そのため、機械学習のため
TorchData pytorchでデーラローダーを作成する方法は色々ありますが，最近（2022年前半）にTorchDataがアナウンスされました． https://github.com/pytorch/data https://pytorch.org/data/beta/index.html でもあまり情報が出回っておらず，検索してもcsvを読み込む程度の説明しか見当たりません．データパイプの分岐や処理などをどうやるのか，何に使えるのかがよく分からないので，記事を書いてみました． リンク先の記事ではtorchdataの簡単な説明から始めて，物体検出用のデータセットに適用するということをしています．画像は画像フォルダに，bbox情報はcsvに，というアノテーションデータをtorchdataのdatapipeを使って読み込みます．データ拡張にはalbumentationsを使います． tor
webdatasetの使い方：shardの作り方からセマンティックセグメンテーションのデータセットを読み込むまで - Qiita
1. webdatasetとは webdatasetとは，データセットをtarアーカイブで読み書きするためのライブラリです． WebDataset reads dataset that are stored as tar files, with the simple convention that files that belong together and make up a training sample share the same basename. つまり，tarファイルの中に n01440764/ILSVRC2012_val_00000293.cls n01440764/ILSVRC2012_val_00000293.jpg n01440764/ILSVRC2012_val_00002138.cls n01440764/ILSVRC2012_val_00002138.jpg n
GitHub - webdataset/webdataset: A high-performance Python-based I/O system for large (and small) deep learning problems, with strong support for PyTorch.
WebDataset format files are tar files, with two conventions: within each tar file, files that belong together and make up a training sample share the same basename when stripped of all filename extensions the shards of a tar file are numbered like something-000000.tar to something-012345.tar, usually specified using brace notation something-{000000..012345}.tar WebDataset can read files from local
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TFRecordとWebDatasetを使った分散並列学習とパフォーマンス調査
1ペタバイトのデータセットで機械学習する / WebDataset入門
torchdataとwebdatasetの使いどころ - Qiita
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