【第2回:事前学習モデルの入手】TLT(Transfer Learning Toolkit)のチュートリアル

TLT(Transfer Learning Toolkit)の使い方について、チュートリアル形式で全6回にまとめました。

この記事を読んで分かること

以下環境で動作確認を行いました。

動作環境

TLT(Transfer Learning Toolkit)のチュートリアルに沿った内容を実践してみます。

TLTインストール後にサンプルファイルとして入っている

/notebooks/examples/detectnet_v2/detectnet_v2.ipynb

の内容となります。

事前トレーニング済みモデルの入手

ngcに準備されているトレーニング済みのモデルの一覧を表示します。

今回はdetectnetのモデル一覧を指定しています。

!ngc registry model list nvidia/tlt_pretrained_detectnet_v2:*

各アーキテクチャが対応しているモデルは以下のようになっています。

学習済みモデルの保存先のディレクトリを作成します。

!mkdir -p $USER_EXPERIMENT_DIR/pretrained_resnet18/

学習済みモデルをダウンロードします。

今回はdetectnetのresnet18を選択しています。

!ngc registry model download-version nvidia/tlt_pretrained_detectnet_v2:resnet18 \
    --dest $USER_EXPERIMENT_DIR/pretrained_resnet18

ダウンロードしたモデルを確認してみましょう。

!ls -rlt $USER_EXPERIMENT_DIR/pretrained_resnet18/tlt_pretrained_detectnet_v2_vresnet18

モデルは以下のようなディレクトリ構成で配置されていることが確認できました。

detectnet_v2/ # $USER_EXPERIMENT_DIR
  ├ pretrained_resnet18/
     ├ tlt_pretrained_detectnet_v2_vresnet18/
        ├ resnet18.hdf5

NGCで用意されている事前学習モデルのダウンロード方法について説明しました。

次回は事前学習モデルを元に転移学習をしていきます。

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