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Kernel: Python 3

Copyright 2019 The TensorFlow Authors.

In [ ]:

#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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#
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Keras 的分布式训练

概述

tf.distribute.Strategy API 提供了一个抽象，用于跨多个处理单元进行分布式训练。它允许您使用现有模型和训练代码，只需要很少的修改，就可以执行分布式训练。

本教程演示了如何使用 tf.distribute.MirroredStrategy 在单台机器的多个 GPU 上通过同步训练进行计算图内复制。该策略本质上是将所有模型变量复制到每个处理器。然后，通过使用全归约来组合所有处理器的梯度，并将组合后的值应用于模型的所有副本。

您将使用 tf.keras API 构建模型并使用 Model.fit 对其进行训练。（要了解使用自定义训练循环和 MirroredStrategy 的分布式训练，请查看此教程。）

MirroredStrategy 在单台机器上的多个 GPU 上训练您的模型。要在多个工作进程的多个 GPU 上进行同步训练，请通过 Keras Model.fit 或自定义训练循环使用 tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy。有关其他选项，请参阅分布式训练指南。

要了解其他各种策略，请参阅使用 TensorFlow 进行分布式训练指南。

安装

In [ ]:

import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow as tf

import os

# Load the TensorBoard notebook extension.
%load_ext tensorboard

In [ ]:

print(tf.__version__)

下载数据集

从 TensorFlow Datasets 加载 MNIST 数据集。这将返回 tf.data 格式的数据集。

将 with_info 参数设置为 True 会包含整个数据集的元数据，这些元数据将被保存到 info 中。此外，该元数据对象还包括训练样本和测试样本的数量。

In [ ]:

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

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

定义分布式策略

创建 MirroredStrategy 对象。这将处理分布，并提供一个上下文管理器 (MirroredStrategy.scope) 在内部构建模型。

In [ ]:

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

In [ ]:

print('Number of devices: {}'.format(strategy.num_replicas_in_sync))

设置输入流水线

当使用多个 GPU 训练模型时，可以通过增加批次大小来有效利用额外的计算能力。通常，应使用适合 GPU 内存的最大批次大小，并相应地调整学习率。

In [ ]:

# 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

定义一个函数，将图像像素值从 [0, 255] 范围归一化到 [0, 1] 范围（特征缩放）：

In [ ]:

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

  return image, label

将此 scale 函数应用于训练数据和测试数据，使用 tf.data.Dataset API 对训练数据进行乱序 (Dataset.shuffle)，然后进行分批 (Dataset.batch)。请注意，您还保留了训练数据的内存缓存以提高性能 (Dataset.cache).。

In [ ]:

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

创建模型并实例化优化器

在 Strategy.scope 的上下文中，使用 Keras API 创建和编译模型：

In [ ]:

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(learning_rate=0.001),
                metrics=['accuracy'])

对于此包含 MNIST 数据集的微型示例，您将使用 Adam 优化器的默认学习率 0.001。

对于更大的数据集，分布式训练的主要优点是在每个训练步骤中学习更多信息，因为每个步骤可并行处理更多训练数据，从而允许更大的学习率（处于模型和数据集的限制内）。

定义回调

定义以下 Keras 回调：

tf.keras.callbacks.TensorBoard：为 TensorBoard 编写日志，以便呈现计算图。
tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint：以特定频率保存模型，例如在每个周期之后。
tf.keras.callbacks.BackupAndRestore：通过备份模型和当前周期号来提供容错功能。在使用 Keras 进行多工作进程训练教程的容错部分了解详情。
tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler: schedules the learning rate to change after, for example, every epoch/batch.

出于说明目的，添加名为 PrintLR 的回调以在笔记本中显示学习率。

注：使用 BackupAndRestore 回调而不是 ModelCheckpoint 作为从作业失败重新启动时还原训练状态的主要机制。由于 BackupAndRestore 仅支持 Eager 模式，在计算图模式下考虑使用 ModelCheckpoint。

In [ ]:

# 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}")

In [ ]:

# 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

In [ ]:

# 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()))

In [ ]:

# 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()
]

训练并评估

现在，以普通方式训练模型，在模型上调用 Keras Model.fit 并传入在教程开始时创建的数据集。无论您是否分布训练，此步骤相同。

In [ ]:

EPOCHS = 12

model.fit(train_dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=callbacks)

查看保存的检查点：

In [ ]:

# Check the checkpoint directory.
!ls {checkpoint_dir}

要查看模型的执行情况，请加载最新的检查点，并在测试数据上调用 Model.evaluate：

In [ ]:

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))

要可视化输出，请启动 TensorBoard 并查看日志：

In [ ]:

%tensorboard --logdir=logs

In [ ]:

!ls -sh ./logs

保存模型

使用 Model.save 将模型保存到一个 .keras 压缩归档中。保存后，您可以使用或不使用 Strategy.scope 加载模型。

In [ ]:

path = 'my_model.keras'

In [ ]:

model.save(path)

现在，在没有 Strategy.scope 的情况下加载模型：

In [ ]:

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))

使用 Strategy.scope 加载模型：

In [ ]:

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))

其他资源

更多通过 Keras Model.fit API 使用不同分布策略的示例：

在 TPU 上使用 BERT 解决 GLUE 任务教程使用 tf.distribute.MirroredStrategy 在 GPU 上进行训练，并使用 tf.distribute.TPUStrategy 在 TPU 上进行训练。
使用分布式策略保存和加载模型教程演示了如何将 SavedModel API 与 tf.distribute.Strategy 一起使用。
官方 TensorFlow 模型可以配置为运行多个分布式策略。

要了解有关 TensorFlow 分布式策略的更多信息，请参阅以下资料：

使用 tf.distribute.Strategy 进行自定义训练教程展示了如何使用 tf.distribute.MirroredStrategy 通过自定义训练循环进行单工作进程训练。
使用 Keras 进行多工作进程训练教程展示了如何将 MultiWorkerMirroredStrategy 与 Model.fit 一起使用。
使用 Keras 和 MultiWorkerMirroredStrategy 的自定义训练循环教程展示了如何将 MultiWorkerMirroredStrategy 与 Keras 和自定义训练循环一起使用。
TensorFlow 中的分布式训练指南概述了可用的分布式策略。
使用 tf.function 获得更佳性能指南提供了有关其他策略和工具的信息，例如可用于优化 TensorFlow 模型性能的 TensorFlow Profiler。

注：tf.distribute.Strategy 正在积极开发中，TensorFlow 将在不久的将来添加更多示例和教程。请进行尝试。我们欢迎您通过 GitHub 上的议题提交反馈。