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代码详解：用Pytorch训练快速神经网络的9个技巧
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全文共4857字，预计学习时长10分钟 图片来源：unsplash.com/@dulgier 事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP（一般活动仿真语言）*训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个？（没错，就是这样）。但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的（GP模型）。 不要让你的神经网络变成这样。（图片来源：Monsters U） 这份指南的介绍从简单到复杂，一直介绍到你可以完成的大多数PITA修改，以充分利用你的网络。例子中会包括一些Pytorch代码和相关标记，可以在 Pytorch-Lightning训练器中用，以防大家不想自己敲码！ 这份指南针对的是谁? 任何用Pytorch研究非琐碎的深度学习模型的人，比如工业研究人员、博士生、学者等等……这些模型可能要花费几天，甚至几周、几个月的时间来训练。 指南(从易到难) 1. 使用DataLoader。 2. DataLoader中的进程数。 3. 批尺寸。 4. 累积梯度。 5. 保留计算图。 6. 转至单GPU。 7. 16位混合精度训练。 8. 转至多GPU(模型复制)。 9. 转至多GPU节点(8+GPUs)。 10. 有关模型加速的思考和技巧 Pytorch-Lightning 文中讨论的各种优化，都可以在名为Pytorch-Lightning（https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning?source=post_page---------------------------） 的Pytorch图书馆中找到。 Lightning是基于Pytorch的一个光包装器，它可以帮助研究人员自动训练模型，但关键的模型部件还是由研究人员完全控制。 参照此篇教程，获得更有力的范例（https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning/blob/master/examples/new_project_templates/single_gpu_node_template.py?source=post_page---------------------------）。 Lightning采用最新、最尖端的方法，将犯错的可能性降到最低。 MNIST定义的Lightning模型（https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning/blob/master/examples/new_project_templates/lightning_module_template.py?source=post_page---------------------------），可适用于训练器。 from pytorch-lightning import Trainermodel = Lightning Module(…)trainer = Trainer()trainer.fit(model) 1. DataLoader 这可能是最容易提速的地方。靠保存h5py或numpy文件来加速数据加载的日子已经一去不复返了。用 Pytorch dataloader （https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html?source=post_page---------------------------）加载图像数据非常简单。(关于NLP数据，请参照TorchText：https://torchtext.readthedocs.io/en/latest/datasets.html?source=post_page---------------------------) dataset = MNIST(root=self.hparams.data_root, train=train, download=True) loader = DataLoader (dataset, batch_size=32, shuffle=True) for batch in loader: x, y = batch model.training_step(x, y) ... 在Lightning中，你无需指定一个训练循环，只需定义dataLoaders，训练器便会在 需要时调用它们（https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning/blob/master/examples/new_project_templates/lightning_module_template.py?source=post_page---------------------------#L163-L217）。 2. DataLoaders中的进程数 加快速度的第二个秘诀在于允许批量并行加载。所以，你可以一次加载许多批量，而不是一次加载一个。 # slowloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # fast (use 10 workers)loader = DataLoader (dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=10)
3. 批量大小（Batch size） 在开始下一步优化步骤之前，将批量大小调高到CPU内存或GPU内存允许的最大值。 接下来的部分将着重于减少内存占用，这样就可以继续增加批尺寸。 记住，你很可能需要再次更新学习率。如果将批尺寸增加一倍，最好将学习速度也提高一倍。 4. 累积梯度
假如已经最大限度地使用了计算资源，而批尺寸仍然太低(假设为8)，那我们则需为梯度下降模拟更大的批尺寸，以供精准估计。 假设想让批尺寸达到128。然后，在执行单个优化器步骤前，将执行16次前向和后向传播（批量大小为8）。 # clear last stepoptimizer.zero_grad() # 16 accumulated gradient stepsscaled_loss = 0for accumulated_step_i in range(16): out = model.forward() loss = some_loss(out,y) loss.backward() scaled_loss += loss.item() # update weights after 8 steps. effective batch = 8*16optimizer.step() # loss is now scaled up by the number of accumulated batchesactual_loss = scaled_loss / 16而在Lightning中，这些已经自动执行了。只需设置标记：https://williamfalcon.github.io/pytorch-lightning/Trainer/Training%20Loop/?source=post_page---------------------------#accumulated-gradients trainer = Trainer(accumulate_grad_batches=16)trainer.fit(model) 5. 保留计算图 撑爆内存很简单，只要不释放指向计算图形的指针，比如……为记录日志保存loss。 losses = []...losses.append(loss)print(f'current loss: {torch.mean(losses)'})上述的问题在于，loss仍然有一个图形副本。在这种情况中，可用.item()来释放它。 # badlosses.append(loss)# goodlosses.append(loss.item()) Lightning会特别注意，让其无法保留图形副本 (示例：https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning/blob/master/pytorch_lightning/models/trainer.py?source=post_page---------------------------#L767-L768) 6. 单GPU训练 一旦完成了前面的步骤，就可以进入GPU训练了。GPU的训练将对许多GPU核心上的数学计算进行并行处理。能加速多少取决于使用的GPU类型。个人使用的话，推荐使用2080Ti，公司使用的话可用V100。 刚开始你可能会觉得压力很大，但其实只需做两件事: 1)将你的模型移动到GPU上，2)在用其运行数据时，把数据导至GPU中。 # put model on GPUmodel.cuda(0) # put data on gpu (cuda on a variable returns a cuda copy)x = x.cuda(0) # runs on GPU nowmodel(x)如果使用Lightning，则不需要对代码做任何操作。只需设置标记（https://williamfalcon.github.io/pytorch-lightning/Trainer/Distributed%20training/?source=post_page---------------------------#single-gpu）： # ask lightning to use gpu 0 for trainingtrainer = Trainer(gpus=[0])trainer.fit(model)在GPU进行训练时，要注意限制CPU和GPU之间的传输量。 # expensivex = x.cuda(0)# very expensivex = x.cpu()x = x.cuda(0)例如，如果耗尽了内存，不要为了省内存，将数据移回CPU。尝试用其他方式优化代码，或者在用这种方法之前先跨GPUs分配代码。 此外还要注意进行强制GPUs同步的操作。例如清除内存缓存。 # really bad idea.Stops all the GPUs until they all catch uptorch.cuda.empty_cache()但是如果使用Lightning，那么只有在定义Lightning模块时可能会出现这种问题。Lightning特别注意避免此类错误。 7. 16位精度 16位精度可以有效地削减一半的内存占用。大多数模型都是用32位精度数进行训练的。然而最近的研究发现，使用16位精度，模型也可以很好地工作。混合精度指的是，用16位训练一些特定的模型，而权值类的用32位训练。 要想在Pytorch中用16位精度,先从NVIDIA中安装 apex 图书馆 并对你的模型进行这些更改。 # enable 16-bit on the model and the optimizermodel, optimizers = amp. initialize(model, optimizers, opt_level='O2') # when doing .backward, let amp do it so it can scale the losswith amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss: scaled_loss.backward()amp包会处理大部分事情。如果梯度爆炸或趋于零，它甚至会扩大loss。 在Lightning中， 使用16位很简单（https://williamfalcon.github.io/pytorch-lightning/Trainer/Distributed%20training/?source=post_page---------------------------#16-bit-mixed-precision），不需对你的模型做任何修改，也不用完成上述操作。 trainer = Trainer(amp_level=’O2', use_amp=False)trainer.fit(model)8. 移至多GPU 现在，事情就变得有意思了。有3种(也许更多?)方式训练多GPU。 分批量训练 A)在每个GPU上复制模型；B)给每个GPU分配一部分批量。 第一种方法叫做分批量训练。这一策略将模型复制到每个GPU上，而每个GPU会分到该批量的一部分。 # copy model on each GPU and give a fourth of the batch to eachmodel = DataParallel(model, devices=[0, 1, 2 ,3]) # out has 4 outputs (one for each gpu)out = model(x.cuda(0)) 在Lightning中，可以直接指示训练器增加GPU数量，而无需完成上述任何操作。 # ask lightning to use 4 GPUs for trainingtrainer = Trainer(gpus=[0, 1, 2, 3])trainer.fit(model) 分模型训练 将模型的不同部分分配给不同的GPU，按顺序分配批量 有时模型可能太大，内存不足以支撑。比如，带有编码器和解码器的Sequence to Sequence模型在生成输出时可能会占用20gb的内存。在这种情况下，我们希望把编码器和解码器放在单独的GPU上。 # each model is sooo big we can't fit both in memoryencoder_rnn.cuda(0)decoder_rnn.cuda(1) # run input through encoder on GPU 0out = encoder_rnn(x.cuda(0)) # run output through decoder on the next GPUout = decoder_rnn(x.cuda(1)) # normally we want to bring all outputs back to GPU 0out = out.cuda(0)对于这种类型的训练，无需将Lightning训练器分到任何GPU上。与之相反，只要把自己的模块导入正确的GPU的Lightning模块中： class MyModule(LightningModule):def __init__(): self.encoder = RNN(...) self.decoder = RNN(...)def forward(x): # models won't be moved after the first forward because # they are already on the correct GPUs self.encoder.cuda(0) self.decoder.cuda(1) out = self.encoder(x) out = self.decoder(out.cuda(1)) # don't pass GPUs to trainermodel = MyModule()trainer = Trainer()trainer.fit(model) 混合两种训练方法 在上面的例子中，编码器和解码器仍然可以从并行化每个操作中获益。我们现在可以更具创造力了。 # change these linesself.encoder = RNN(...)self.decoder = RNN(...) # to these # now each RNN is based on a different gpu setself. encoder = DataParallel(self.encoder, devices=[0, 1, 2, 3])self. decoder = DataParallel(self.encoder, devices=[4, 5, 6, 7]) # in forward...out = self.encoder(x.cuda(0)) # notice inputs on first gpu in devicesout = self.decoder(out.cuda(4)) # |
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