mindarmour.reliability

MindArmour的可靠性方法。

class mindarmour.reliability.FaultInjector(model, fi_type=None, fi_mode=None, fi_size=None)

故障注入模块模拟深度神经网络的各种故障场景，并评估模型的性能和可靠性。

详情请查看 实现模型故障注入评估模型容错性。

参数：

• model (Model) - 需要评估模型。

• fi_type (list) - 故障注入的类型，包括’bitflips_random’（随机翻转）、’bitflips_designated’（翻转关键位）、’random’、’zeros’、’nan’、’inf’、’anti_activation’、’precision_loss’等。

• fi_mode (list) - 故障注入的模式。可选值：’single_layer’，’all_layer’。

• fi_size (list) - 故障注入的次数，表示需要注入多少值。

样例：

>>> from mindspore import Model
>>> import mindspore.ops.operations as P
>>> from mindarmour.reliability.model_fault_injection.fault_injection import FaultInjector
>>> class Net(nn.Cell):
...     def __init__(self):
...         super(Net, self).__init__()
...         self._softmax = P.Softmax()
...         self._Dense = nn.Dense(10,10)
...         self._squeeze = P.Squeeze(1)
...     def construct(self, inputs):
...         out = self._softmax(inputs)
...         out = self._Dense(out)
...         return self._squeeze(out)
>>> def dataset_generator():
...     batch_size = 16
...     batches = 1
...     data =  np.random.randn(batches * batch_size,1,10).astype(np.float32)
...     label =  np.random.randint(0,10, batches * batch_size).astype(np.int32)
...     for i in range(batches):
...         yield data[i*batch_size:(i+1)*batch_size], label[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
>>> net = Net()
>>> model = Model(net)
>>> ds_eval = ds.GeneratorDataset(dataset_generator, ['image', 'label'])
>>> fi_type = ['bitflips_random', 'bitflips_designated', 'random', 'zeros',
...            'nan', 'inf', 'anti_activation', 'precision_loss']
>>> fi_mode = ['single_layer', 'all_layer']
>>> fi_size = [1]
>>> fi = FaultInjector(model, ds_eval, fi_type, fi_mode, fi_size)
>>> fi.kick_off()
>>> fi.metrics()

kick_off(ds_data, ds_label, iter_times=100)

启动故障注入并返回最终结果。

参数：

• ds_data (np.ndarray) - 输入测试数据。评估基于这些数据。

• ds_label (np.ndarray) - 数据的标签，对应于数据。

• iter_times (int) - 评估数，这将决定批处理大小。

返回：

• list - 故障注入的结果。

metrics()

最终结果的指标。

返回：

• list - 结果总结。

class mindarmour.reliability.ConceptDriftCheckTimeSeries(window_size=100, rolling_window=10, step=10, threshold_index=1.5, need_label=False)

概念漂移检查时间序列（ConceptDriftCheckTimeSeries）用于样本序列分布变化检测。

有关详细信息，请查看 实现时序数据概念漂移检测应用。

参数：

• window_size (int) - 概念窗口的大小，不小于10。如果给定输入数据， window_size 在[10, 1/3*len( data )]中。 如果数据是周期性的，通常 window_size 等于2-5个周期。例如，对于月/周数据，30/7天的数据量是一个周期。默认值：100。

• rolling_window (int) - 平滑窗口大小，在[1, window_size ]中。默认值：10。

• step (int) - 滑动窗口的跳跃长度，在[1, window_size ]中。默认值：10。

• threshold_index (float) - 阈值索引，\((-\infty, +\infty)\) 。默认值：1.5。

• need_label (bool) - False或True。如果 need_label =True，则需要概念漂移标签。默认值：False。

样例：

>>> from mindarmour import ConceptDriftCheckTimeSeries
>>> concept = ConceptDriftCheckTimeSeries(window_size=100, rolling_window=10,
...                                       step=10, threshold_index=1.5, need_label=False)
>>> data_example = 5*np.random.rand(1000)
>>> data_example[200: 800] = 20*np.random.rand(600)
>>> score, threshold, concept_drift_location = concept.concept_check(data_example)

concept_check(data)

在数据序列中查找概念漂移位置。

参数：

• data (numpy.ndarray) - 输入数据。数据的shape可以是 \((n,1)\) 或 \((n,m)\)。 请注意，每列（m列）是一个数据序列。

返回：

• numpy.ndarray - 样本序列的概念漂移分数。

• float - 判断概念漂移的阈值。

• list - 概念漂移的位置。

class mindarmour.reliability.OodDetector(model, ds_train)

分布外检测器的抽象类。

参数：

• model (Model) - 训练模型。

• ds_train (numpy.ndarray) - 训练数据集。

get_optimal_threshold(label, ds_eval)

获取最佳阈值。尝试找到一个最佳阈值来检测OOD样本。最佳阈值由标记的数据集 ds_eval 计算。

参数：

• label (numpy.ndarray) - 区分图像是否为分布内或分布外的标签。

• ds_eval (numpy.ndarray) - 帮助查找阈值的测试数据集。

返回：

• float - 最佳阈值。

ood_predict(threshold, ds_test)

分布外（out-of-distribution，OOD）检测。此函数的目的是检测被视为 ds_test 的图像是否为OOD样本。如果一张图像的预测分数大于 threshold ，则该图像为分布外。

参数：

• threshold (float) - 判断ood数据的阈值。可以根据经验设置值，也可以使用函数get_optimal_threshold。

• ds_test (numpy.ndarray) - 测试数据集。

返回：

• numpy.ndarray - 检测结果。0表示数据不是ood，1表示数据是ood。

class mindarmour.reliability.OodDetectorFeatureCluster(model, ds_train, n_cluster, layer)

训练OOD检测器。提取训练数据特征，得到聚类中心。测试数据特征与聚类中心之间的距离确定图像是否为分布外（OOD）图像。

有关详细信息，请查看 实现图像数据概念漂移检测应用。

参数：

• model (Model) - 训练模型。

• ds_train (numpy.ndarray) - 训练数据集。

• n_cluster (int) - 聚类数量。取值属于[2,100]。 通常，n_cluster等于训练数据集的类号。如果OOD检测器在测试数据集中性能较差，我们可以适当增加n_cluster的值。

• layer (str) - 特征层的名称。layer (str)由’name[:Tensor]’表示，其中’name’由用户在训练模型时给出。 请查看有关如何在’README.md’中命名模型层的更多详细信息。

样例：

>>> from mindspore import Model
>>> from mindspore.ops import TensorSummary
>>> import mindspore.ops.operations as P
>>> from mindarmour.reliability.concept_drift.concept_drift_check_images import OodDetectorFeatureCluster
>>> class Net(nn.Cell):
...     def __init__(self):
...         super(Net, self).__init__()
...         self._softmax = P.Softmax()
...         self._Dense = nn.Dense(10,10)
...         self._squeeze = P.Squeeze(1)
...         self._summary = TensorSummary()
...     def construct(self, inputs):
...         out = self._softmax(inputs)
...         out = self._Dense(out)
...         self._summary('output', out)
...         return self._squeeze(out)
>>> net = Net()
>>> model = Model(net)
>>> batch_size = 16
>>> batches = 1
>>> ds_train = np.random.randn(batches * batch_size, 1, 10).astype(np.float32)
>>> ds_eval = np.random.randn(batches * batch_size, 1, 10).astype(np.float32)
>>> detector = OodDetectorFeatureCluster(model, ds_train, n_cluster=10, layer='output[:Tensor]')
>>> num = int(len(ds_eval) / 2)
>>> ood_label = np.concatenate((np.zeros(num), np.ones(num)), axis=0)
>>> optimal_threshold = detector.get_optimal_threshold(ood_label, ds_eval)

get_optimal_threshold(label, ds_eval)

获取最佳阈值。尝试找到一个最佳阈值来检测OOD样本。最佳阈值由标记的数据集 ds_eval 计算。

参数：

• label (numpy.ndarray) - 区分图像是否为分布内或分布外的标签。

• ds_eval (numpy.ndarray) - 帮助查找阈值的测试数据集。

返回：

• float - 最佳阈值。

ood_predict(threshold, ds_test)

分布外（out-of-distribution，OOD）检测。此函数的目的是检测 ds_test 中的图像是否为OOD样本。如果一张图像的预测分数大于 threshold ，则该图像为分布外。

参数：

• threshold (float) - 判断ood数据的阈值。可以根据经验设置值，也可以使用函数get_optimal_threshold。

• ds_test (numpy.ndarray) - 测试数据集。

返回：

• numpy.ndarray - 检测结果。0表示数据不是ood，1表示数据是ood。