TensorFlow には重大なバグがあり、Keras と併用すると重量が減る可能性があるが、まだ修正されていない。

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最近、NLP エンジニアの Gupta 氏は TensorFlow に重大なバグを発見しました。

カスタム レイヤーで Keras 機能 API を使用しているすべての方にご注意ください。 Keras の Functional API で作成された重みを使用すると、損失が発生する可能性があります。

このトピックは Reddit の機械学習セクションで熱く議論され、多くの TensorFlow ユーザーの共感を呼びました。

具体的には、API でカスタム レイヤーを使用すると、trainable_variables の重みが更新されなくなります。また、これらの重みは non_trainable_variables にも設定されません。

つまり、元々トレーニングする必要があった重みが凍結されることになります。

エンジニアが不満に思っているのは、約1か月前にGitHubでGoogleにバグを報告したにもかかわらず、Googleがまだそれを修正していないことです。

解決

自分のコードに同様の問題が発生するかどうかを確認するにはどうすればよいですか?モデルをテストするには、model.trainable_variables を呼び出してください。

 iの場合、var を enumerate(model.trainable_variables):
    print(model.trainable_variables[i].name)

すべての変数の重みが正しいことを確認してください。重みが欠落しているか変更されていない場合も、影響を受けます。

Gupta 氏は、Colab ノートブックの Transformer ライブラリで作成されたモデルのバグも再現しました。興味のある読者は、ぜひご覧ください。

参考：https://colab.research.google.com/gist/Santosh-Gupta/40c54e5b76e3f522fa78da6a248b6826/missingtrainablevarsinference_var.ipynb

Gupta 氏はこの問題の解決策として、代わりに Keras サブクラスを使用してモデルを作成する方法を示しました。代わりにこの方法を使用すると、すべての重みが trainable_variables に表示されます。

機能 API とサブクラス化アプローチで作成されたモデルが同一であることを確実にするために、Gupta は各 Colab ノートブックの下部で同じ入力を使用して推論を実行しましたが、モデルの出力はまったく同じでした。

ただし、機能 API モデルを使用したトレーニングでは、多くの重みが固定されたものとして扱われ、これらの重みは non_trainable_variables にも表示されないため、これらの重みを固定解除する方法はありません。

Google が最近この脆弱性を修正したかどうかを確認するために、Gupta 氏はフレームワークを最新の状態に維持するために TF 2.3.0-rc1 の Nightly バージョンもインストールしましたが、バグはまだ存在しています。

ネットユーザー：PyTorchを使ってみよう

先ほど、Keras の創設者が Twitter で、これは Keras のバグではないと返信し、プログラマーにユニット テストを使用するよう提案しました。

Gupta 氏が言及したバグに関して、一部のネットユーザーは、TensorFlow と Keras 間で重みを転送したときに同様のエラーが発生したため、PyTorch に切り替えたと述べています。

さらに、多くのネットユーザーも、Googleのフレームワークは完璧ではなく、管理方法が混乱していると反省し、ユーザーにTensorFlowのバグのテストに協力するよう求めている。

一方、PyTorchはわかりやすいドキュメントがあり、最近では公式から無料の電子書籍もリリースされました。PyTorchを使うのってすごくいいですよね。

現在、どのディープラーニング フレームワークを使用していますか? 同様の重大なバグに遭遇したことがありますか?