Посетите симпозиум «Женщины в машинном обучении» 7 декабря Зарегистрируйтесь сейчас

Распределенное обучение с Keras

Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

Посмотреть на TensorFlow.org Запустить в Google Colab Посмотреть исходный код на GitHub Скачать блокнот

Обзор

API tf.distribute.Strategy предоставляет абстракцию для распределения обучения между несколькими процессорами. Он позволяет проводить распределенное обучение с использованием существующих моделей и обучающего кода с минимальными изменениями.

В этом руководстве показано, как использовать tf.distribute.MirroredStrategy для выполнения репликации в графе с синхронным обучением на многих графических процессорах на одной машине . Стратегия по существу копирует все переменные модели в каждый процессор. Затем он использует all-reduce для объединения градиентов от всех процессоров и применяет объединенное значение ко всем копиям модели.

Вы будете использовать API-интерфейсы tf.keras для построения модели и Model.fit для ее обучения. (Чтобы узнать о распределенном обучении с пользовательским циклом обучения и MirroredStrategy , ознакомьтесь с этим руководством .)

MirroredStrategy обучает вашу модель на нескольких графических процессорах на одном компьютере. Для синхронного обучения на многих графических процессорах на нескольких рабочих процессах используйте tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy с Keras Model.fit или пользовательский цикл обучения . Другие варианты см. в Руководстве по распределенному обучению .

Чтобы узнать о различных других стратегиях, существует руководство по распределенному обучению с помощью TensorFlow .

Настраивать

import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow as tf

import os

# Load the TensorBoard notebook extension.
%load_ext tensorboard
print(tf.__version__)
2.8.0-rc1

Скачать набор данных

Загрузите набор данных MNIST из TensorFlow Datasets . Это возвращает набор данных в формате tf.data .

Установка для аргумента with_info True включает метаданные для всего набора данных, которые сохраняются здесь в info . Помимо прочего, этот объект метаданных включает в себя количество обучающих и тестовых примеров.

datasets, info = tfds.load(name='mnist', with_info=True, as_supervised=True)

mnist_train, mnist_test = datasets['train'], datasets['test']

Определите стратегию распространения

Создайте объект MirroredStrategy . Это будет обрабатывать распространение и предоставлять диспетчер контекста ( MirroredStrategy.scope ) для построения вашей модели внутри.

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
INFO:tensorflow:Using MirroredStrategy with devices ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0',)
INFO:tensorflow:Using MirroredStrategy with devices ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0',)
print('Number of devices: {}'.format(strategy.num_replicas_in_sync))
Number of devices: 1

Настройка входного конвейера

При обучении модели с несколькими графическими процессорами вы можете эффективно использовать дополнительную вычислительную мощность, увеличив размер пакета. Как правило, используйте самый большой размер пакета, который соответствует памяти графического процессора, и соответствующим образом настраивайте скорость обучения.

# You can also do info.splits.total_num_examples to get the total
# number of examples in the dataset.

num_train_examples = info.splits['train'].num_examples
num_test_examples = info.splits['test'].num_examples

BUFFER_SIZE = 10000

BATCH_SIZE_PER_REPLICA = 64
BATCH_SIZE = BATCH_SIZE_PER_REPLICA * strategy.num_replicas_in_sync

Определите функцию, которая нормализует значения пикселей изображения из диапазона [0, 255] в диапазон [0, 1] ( масштабирование признаков ):

def scale(image, label):
  image = tf.cast(image, tf.float32)
  image /= 255

  return image, label

Примените эту функцию scale к обучающим и тестовым данным, а затем используйте API-интерфейсы tf.data.Dataset для перемешивания обучающих данных ( Dataset.shuffle ) и их пакетирования ( Dataset.batch ). Обратите внимание, что вы также храните в памяти кэш обучающих данных для повышения производительности ( Dataset.cache ).

train_dataset = mnist_train.map(scale).cache().shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE)
eval_dataset = mnist_test.map(scale).batch(BATCH_SIZE)

Создайте модель

Создайте и скомпилируйте модель Keras в контексте Strategy.scope :

with strategy.scope():
  model = tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
      tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
      tf.keras.layers.Flatten(),
      tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
      tf.keras.layers.Dense(10)
  ])

  model.compile(loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
                metrics=['accuracy'])
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).

Определите обратные вызовы

Определите следующие tf.keras.callbacks :

В иллюстративных целях добавьте настраиваемый обратный вызов с именем PrintLR , чтобы отображать скорость обучения в записной книжке.

# Define the checkpoint directory to store the checkpoints.
checkpoint_dir = './training_checkpoints'
# Define the name of the checkpoint files.
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}")
# Define a function for decaying the learning rate.
# You can define any decay function you need.
def decay(epoch):
  if epoch < 3:
    return 1e-3
  elif epoch >= 3 and epoch < 7:
    return 1e-4
  else:
    return 1e-5
# Define a callback for printing the learning rate at the end of each epoch.
class PrintLR(tf.keras.callbacks.Callback):
  def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
    print('\nLearning rate for epoch {} is {}'.format(epoch + 1,
                                                      model.optimizer.lr.numpy()))
# Put all the callbacks together.
callbacks = [
    tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs'),
    tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_prefix,
                                       save_weights_only=True),
    tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(decay),
    PrintLR()
]

Тренируйтесь и оценивайте

Теперь обучите модель обычным способом, вызвав Model.fit для модели и передав набор данных, созданный в начале руководства. Этот шаг одинаков независимо от того, распространяете ли вы обучение или нет.

EPOCHS = 12

model.fit(train_dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=callbacks)
2022-01-26 05:38:28.865380: W tensorflow/core/grappler/optimizers/data/auto_shard.cc:547] The `assert_cardinality` transformation is currently not handled by the auto-shard rewrite and will be removed.
Epoch 1/12
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
INFO:tensorflow:Reduce to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 then broadcast to ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0',).
933/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2029 - accuracy: 0.9399
Learning rate for epoch 1 is 0.0010000000474974513
938/938 [==============================] - 10s 4ms/step - loss: 0.2022 - accuracy: 0.9401 - lr: 0.0010
Epoch 2/12
930/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0654 - accuracy: 0.9813
Learning rate for epoch 2 is 0.0010000000474974513
938/938 [==============================] - 3s 3ms/step - loss: 0.0652 - accuracy: 0.9813 - lr: 0.0010
Epoch 3/12
931/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0453 - accuracy: 0.9864
Learning rate for epoch 3 is 0.0010000000474974513
938/938 [==============================] - 3s 3ms/step - loss: 0.0453 - accuracy: 0.9864 - lr: 0.0010
Epoch 4/12
923/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0246 - accuracy: 0.9933
Learning rate for epoch 4 is 9.999999747378752e-05
938/938 [==============================] - 3s 3ms/step - loss: 0.0244 - accuracy: 0.9934 - lr: 1.0000e-04
Epoch 5/12
929/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0211 - accuracy: 0.9944
Learning rate for epoch 5 is 9.999999747378752e-05
938/938 [==============================] - 3s 3ms/step - loss: 0.0212 - accuracy: 0.9944 - lr: 1.0000e-04
Epoch 6/12
930/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0192 - accuracy: 0.9950
Learning rate for epoch 6 is 9.999999747378752e-05
938/938 [==============================] - 3s 3ms/step - loss: 0.0194 - accuracy: 0.9950 - lr: 1.0000e-04
Epoch 7/12
927/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0179 - accuracy: 0.9953
Learning rate for epoch 7 is 9.999999747378752e-05
938/938 [==============================] - 3s 3ms/step - loss: 0.0179 - accuracy: 0.9953 - lr: 1.0000e-04
Epoch 8/12
938/938 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0153 - accuracy: 0.9966
Learning rate for epoch 8 is 9.999999747378752e-06
938/938 [==============================] - 3s 3ms/step - loss: 0.0153 - accuracy: 0.9966 - lr: 1.0000e-05
Epoch 9/12
927/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0151 - accuracy: 0.9966
Learning rate for epoch 9 is 9.999999747378752e-06
938/938 [==============================] - 3s 3ms/step - loss: 0.0150 - accuracy: 0.9966 - lr: 1.0000e-05
Epoch 10/12
935/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0148 - accuracy: 0.9966
Learning rate for epoch 10 is 9.999999747378752e-06
938/938 [==============================] - 3s 3ms/step - loss: 0.0148 - accuracy: 0.9966 - lr: 1.0000e-05
Epoch 11/12
937/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0146 - accuracy: 0.9967
Learning rate for epoch 11 is 9.999999747378752e-06
938/938 [==============================] - 3s 3ms/step - loss: 0.0146 - accuracy: 0.9967 - lr: 1.0000e-05
Epoch 12/12
926/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0145 - accuracy: 0.9967
Learning rate for epoch 12 is 9.999999747378752e-06
938/938 [==============================] - 3s 3ms/step - loss: 0.0144 - accuracy: 0.9967 - lr: 1.0000e-05
<keras.callbacks.History at 0x7fad70067c10>

Проверить наличие сохраненных контрольных точек:

# Check the checkpoint directory.
ls {checkpoint_dir}
checkpoint           ckpt_4.data-00000-of-00001
ckpt_1.data-00000-of-00001   ckpt_4.index
ckpt_1.index             ckpt_5.data-00000-of-00001
ckpt_10.data-00000-of-00001  ckpt_5.index
ckpt_10.index            ckpt_6.data-00000-of-00001
ckpt_11.data-00000-of-00001  ckpt_6.index
ckpt_11.index            ckpt_7.data-00000-of-00001
ckpt_12.data-00000-of-00001  ckpt_7.index
ckpt_12.index            ckpt_8.data-00000-of-00001
ckpt_2.data-00000-of-00001   ckpt_8.index
ckpt_2.index             ckpt_9.data-00000-of-00001
ckpt_3.data-00000-of-00001   ckpt_9.index
ckpt_3.index

Чтобы проверить, насколько хорошо работает модель, загрузите последнюю контрольную точку и вызовите Model.evaluate для тестовых данных:

model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir))

eval_loss, eval_acc = model.evaluate(eval_dataset)

print('Eval loss: {}, Eval accuracy: {}'.format(eval_loss, eval_acc))
2022-01-26 05:39:15.260539: W tensorflow/core/grappler/optimizers/data/auto_shard.cc:547] The `assert_cardinality` transformation is currently not handled by the auto-shard rewrite and will be removed.
157/157 [==============================] - 2s 4ms/step - loss: 0.0373 - accuracy: 0.9879
Eval loss: 0.03732967749238014, Eval accuracy: 0.9879000186920166

Чтобы визуализировать вывод, запустите TensorBoard и просмотрите журналы:

%tensorboard --logdir=logs

ls -sh ./logs
total 4.0K
4.0K train

Экспорт в SavedModel

Экспортируйте график и переменные в независимый от платформы формат SavedModel с помощью Model.save . После того, как ваша модель сохранена, вы можете загрузить ее с или без Strategy.scope .

path = 'saved_model/'
model.save(path, save_format='tf')
2022-01-26 05:39:18.012847: W tensorflow/python/util/util.cc:368] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them.
INFO:tensorflow:Assets written to: saved_model/assets
INFO:tensorflow:Assets written to: saved_model/assets

Теперь загрузите модель без Strategy.scope :

unreplicated_model = tf.keras.models.load_model(path)

unreplicated_model.compile(
    loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
    metrics=['accuracy'])

eval_loss, eval_acc = unreplicated_model.evaluate(eval_dataset)

print('Eval loss: {}, Eval Accuracy: {}'.format(eval_loss, eval_acc))
157/157 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.0373 - accuracy: 0.9879
Eval loss: 0.03732967749238014, Eval Accuracy: 0.9879000186920166

Загрузите модель с помощью Strategy.scope :

with strategy.scope():
  replicated_model = tf.keras.models.load_model(path)
  replicated_model.compile(loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                           optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
                           metrics=['accuracy'])

  eval_loss, eval_acc = replicated_model.evaluate(eval_dataset)
  print ('Eval loss: {}, Eval Accuracy: {}'.format(eval_loss, eval_acc))
2022-01-26 05:39:19.489971: W tensorflow/core/grappler/optimizers/data/auto_shard.cc:547] The `assert_cardinality` transformation is currently not handled by the auto-shard rewrite and will be removed.
157/157 [==============================] - 3s 3ms/step - loss: 0.0373 - accuracy: 0.9879
Eval loss: 0.03732967749238014, Eval Accuracy: 0.9879000186920166

Дополнительные ресурсы

Дополнительные примеры, в которых используются разные стратегии распространения с API Model.fit :

  1. В учебнике « Решение задач GLUE с помощью BERT на TPU » используется tf.distribute.MirroredStrategy для обучения на графических процессорах и tf.distribute.TPUStrategy — на TPU.
  2. В руководстве по сохранению и загрузке модели с использованием стратегии распределения показано, как использовать API-интерфейсы SavedModel с tf.distribute.Strategy .
  3. Официальные модели TensorFlow можно настроить для запуска нескольких стратегий распространения.

Чтобы узнать больше о стратегиях распространения TensorFlow:

  1. В учебнике Custom training with tf.distribute.Strategy показано, как использовать tf.distribute.MirroredStrategy для обучения одного работника с пользовательским циклом обучения.
  2. В учебном пособии по работе с несколькими работниками с помощью Keras показано, как использовать MultiWorkerMirroredStrategy с Model.fit .
  3. В учебном пособии « Пользовательский цикл обучения с Keras и MultiWorkerMirroredStrategy» показано, как использовать MultiWorkerMirroredStrategy с Keras и пользовательским циклом обучения.
  4. Руководство по распределенному обучению в TensorFlow содержит обзор доступных стратегий распространения.
  5. Руководство Повышение производительности с помощью tf.function содержит информацию о других стратегиях и инструментах, таких как профилировщик TensorFlow , который вы можете использовать для оптимизации производительности своих моделей TensorFlow.