nntrainer

nntrainer

设备端神经网络训练与个性化框架

NNtrainer是专为资源受限的嵌入式设备设计的开源神经网络训练框架。支持k-NN、神经网络和逻辑回归等多种机器学习算法,提供少样本学习、ResNet和VGG等任务示例。通过设备端微调实现模型个性化,高效利用有限资源。NNtrainer独特之处在于支持设备端完整训练流程,而非仅限于推理。这使得它在保护用户数据隐私的同时,能够实现个性化模型优化。框架已在Samsung Galaxy智能手机和Ubuntu PC上验证可用。

NNtrainer神经网络嵌入式设备机器学习个性化Github开源项目

NNtrainer

代码覆盖率 GitHub仓库大小 GitHub问题 GitHub合并请求 <a href="https://scan.coverity.com/projects/nnstreamer-nntrainer"> <img alt="Coverity Scan构建状态" src="https://scan.coverity.com/projects/22512/badge.svg"/> </a> 每日构建 OpenSSF最佳实践

NNtrainer是一个用于在设备上训练神经网络模型的软件框架。

概述

NNtrainer是一个开源项目。NNtrainer的目标是开发一个软件框架,用于在具有相对有限资源的嵌入式设备上训练神经网络模型。与从头开始训练整个网络层不同,NNtrainer通过用户数据在设备上微调神经网络模型来实现个性化。

即使NNtrainer在设备上运行,它也提供了培训模型的全部功能,并有效利用有限的设备资源。NNTrainer能够训练各种机器学习算法,如k-最近邻(k-NN)、神经网络、逻辑回归、强化学习算法、循环网络等。我们还提供了各种任务的示例,如少样本学习、ResNet、VGG、产品评级等,并在三星Galaxy智能手机的Android和PC(Ubuntu 18.04/20.04)上进行了测试。

AI新前沿:设备上AI训练和个性化 , ICSE-SEIP, 2024 <br /> NNTrainer:轻量级的设备端训练框架 , arXiv, 2022 <br /> 开源的设备端AI软件平台 , Samsung开发者大会2023 (韩语) <br /> NNTrainer:在设备上个性化神经网络! , Samsung开发者大会2021 <br /> NNTrainer:"设备上学习" , Samsung AI论坛2021

官方发布

TizenUbuntuAndroid/NDK构建
6.0M2及更高版本18.049/P
armarmv7l badge可用就绪
arm64aarch64 badge可用android badge
x64x64 badgeubuntu badge就绪
x86x86 badge不可用不可用
发布Tizen RepoPPA
APIC (官方)C/C++C/C++
  • 就绪: CI系统确保可构建性和单元测试。用户可轻松构建和执行。但我们没有自动发布和部署系统。
  • 可用: 二进制软件包会自动和定期发布,并随CI测试一起部署。
  • 每日发布
  • SDK支持: Tizen Studio (6.0 M2+)

入门指南

安装

NNTrainer安装说明。

教程

创建自己模型的介绍。

运行示例

准备NNTrainer执行的说明。

NNTrainer示例

各种网络的NNTrainer示例。

组件

支持的层

这个组件定义了神经网络模型中的层。每个层都有自己的属性。

关键词层类名描述
conv1dConv1DLayer1维卷积层
conv2dConv2DLayer2维卷积层
pooling2dPooling2DLayer2维池化层。支持平均/最大/全局平均/全局最大池化
flattenFlattenLayer扁平化层
fully_connectedFullyConnectedLayer全连接层
inputInputLayer输入层。并非总是必需。
batch_normalizationBatchNormalizationLayer批量归一化层
layer_normalizationLayerNormalizationLayer层归一化层
activationActivationLayer由层属性设置
additionAdditionLayer添加输入层
attentionAttentionLayer注意力层
centroid_knnCentroidKNN质心k-最近邻层
concatConcatLayer连接输入层
multioutMultiOutLayer多输出层
backbone_nnstreamerNNStreamerLayer封装NNStreamer层
backbone_tfliteTfLiteLayer封装tflite作为一个层
permutePermuteLayer排列层,用于转置
preprocess_flipPreprocessFlipLayer预处理随机翻转层
preprocess_l2normPreprocessL2NormLayer预处理简单l2范数层以进行归一化
preprocess_translatePreprocessTranslateLayer预处理平移层
reshapeReshapeLayer重塑张量维度层
splitSplitLayer分割层
dropoutDropOutLayer丢弃层
embeddingEmbeddingLayer嵌入层
positional_encodingPositionalEncodingLayer位置编码层
rnnRNNLayer循环层
rnncellRNNCellLayer循环单元层
gruGRULayer门控循环单元层
grucellGRUCellLayer门控循环单元单元层
lstmLSTMLayer长短期记忆层
lstmcellLSTMCellLayer长短期记忆单元层
zoneoutlstmcellZoneoutLSTMCellLayerZoneout长短期记忆单元层
time_distTimeDistLayer时间分布层
multi_head_attentionMultiHeadAttentionLayer多头注意力层

支持的优化器

NNTrainer提供

关键词优化器名称描述
sgd随机梯度下降-
adam自适应矩估计-
关键词学习率描述
exponential指数学习率衰减-
constant常数学习率-
step阶梯学习率-

支持的损失函数

NNTrainer提供

关键词类名描述
cross_sigmoidCrossEntropySigmoidLossLayer交叉熵sigmoid损失层
cross_softmaxCrossEntropySoftmaxLossLayer交叉熵softmax损失层
constant_derivativeConstantDerivativeLossLayer常数导数损失层
mseMSELossLayer均方误差损失层
kldKLDLossLayer柯尔布克-莱布勒散度损失层

支持的激活函数

NNTrainer提供

关键词损失名称描述
tanhtanh函数设置为层属性
sigmoidsigmoid函数设置为层属性
softmaxsoftmax函数设置为层属性
relurelu函数设置为层属性
leaky_reluleaky_relu函数设置为层属性
swishswish函数设置为层属性
gelugelu函数设置为层属性
quick_geluquick gelu函数设置为层属性
eluelu函数设置为层属性
seluselu函数设置为层属性
softplussoftplus函数设置为层属性
mishmish函数设置为层属性

张量

张量负责层的计算。它执行多种运算,如加法、除法、乘法、点积、数据平均等。为了加速计算速度,PC(特别是NVIDIA GPU)上实现了CBLAS(C基本线性代数: CPU)和CUBLAS(CUDA:基本线性代数)用于某些操作。后续这些计算将进一步优化。 目前,我们支持延迟计算模式,以降低在计算过程中复制张量的复杂性。

关键词描述
4D张量B, C, H, W
加/减/乘/除-
求和、平均、最大值-
点乘、转置-
归一化、标准化-
保存、读取-

其他

NNTrainer提供

关键词损失名称描述
weight_initializer权重初始化Xavier(正态/均匀), LeCun(正态/均匀), HE(正态/均匀)
weight_regularizer权重衰减 (仅L2范数)需要设置weight_regularizer_param和类型

API

目前,我们为Tizen提供C API。还为其他平台提供了C++ API。Java和C#API将尽快提供。

维护人员

审查人员

开源许可证

NNtrainer是一个根据Apache许可证版本2.0发布的开源项目。

贡献

欢迎贡献!详情请参见我们的贡献指南

引用

如果您发现这个NNTrainer项目对您的研究有用或相关,请考虑引用我们的论文:

@inproceedings{10.1145/3639477.3639716,
author = {Moon, Jijoong and Lee, Hyeonseok and Chu, Jiho and Park, Donghak and Hong, Seungbaek and Seo, Hyungjun and Jeong, Donghyeon and Kong, Sungsik and Ham, Myungjoo},
title = {A New Frontier of AI: On-Device AI Training and Personalization},
year = {2024},
isbn = {9798400705014},
publisher = {Association for Computing Machinery},
url = {https://doi.org/10.1145/3639477.3639716},
doi = {10.1145/3639477.3639716},
booktitle = {Proceedings of the 46th International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice},
pages = {323–333},
numpages = {11},
keywords = {on-device AI, neural network, personalization, training, software framework},
series = {ICSE-SEIP '24}
}

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