[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧

开发技巧·TensorFlow&Keras GPU使用技巧

1.问题描述

使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务。

首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制：TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时，自动将数据与运算放到GPU进行训练（这个不同于MXNet与PyTorch处理方式不同，MXNet与PyTorch需要手动编程去指定数据与运算的Device，这里不讨论这些方法之间的优劣，选择适合自己的就好了），默认充满GPU所有显存。

所以当用户在运行一个运算任务时会占据所有显存，如果再去开启一个新任务就会内存不足，引起OOM显存容量不足的错误。

2.问题分析

通过对上述问题解读，应该可以通过以下的方法解决：

当一个训练任务默认占据所有GPU显存的时候，可以使用CPU进行新的任务（这显然不是最优方法，使用CPU进行新的任务速度会很慢）
当一个训练任务默认占据所有GPU显存的时候，用户可以设定此任务占用的GPU显存大小，现在再使用GPU进行新的任务时，就可以并行运行了
如果有多个GPU可以默认指定任务在不同GPU上。

3.使用教程

1.解决方法一：使用CPU进行新的任务

这不是最优方法，使用CPU进行新的任务速度会很慢，但是也是一种解决方式

代码语言：javascript复制

import os

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'  

# 打印 TF 可用的 GPU
print(os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'])

# -1 表示不使用GPU

2.解决方法二：设定任务占用的GPU显存大小

这个是笔者比较推荐的方式，由于TensorFlow&Keras运行一个运算任务时会占据所有显存，其实有时并没有用到那么多。

这样做也会有点小问题就是，单个任务会变慢一点，笔者测试结果是在使用上述方法并行运行两个单个任务速度变为0.8左右，但是换来了可以运行两个任务，还是很值得的。（推测变慢的原因是两个任务并行运算时，对GPU压力更大，每个任务上分配的性能就会降低，类似于在电脑上跑多个任务，电脑会卡顿）

这样做要注意一点，在分配显存空间后，模型训练占据的内存要设置好（这个是指实际占用内存，可以通过修改batch_size来控制），不要超出你所分配的大小，不然会有不期望的结果出现。

代码语言：javascript复制

import tensorflow as tf

# 在开启对话session前，先创建一个 tf.ConfigProto() 实例对象

gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)

# 限制一个进程使用 60% 的显存
gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6

# 把你的配置部署到session  变量名 sess 无所谓
sess1 =tf.Session(config=gpuConfig)


#这样，如果你指定的卡的显存是2000M的话，你这个进程只能用1200M。

输出结果（with 1228 MB memory，代表使用1228 MB，这与设置的0.6 * 2000相符）

代码语言：javascript复制

Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 1228 MB memory) -> 
physical GPU (device: 0, name: GeForce MX150, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)

3.解决方法三：多个GPU指定在不同GPU运行

如果条件允许，拥有多个，就可以把不同任务放置在不同GPU上，要注意如果是和同事共用，要约定好如何分配，免得大家都用了同一个。

设置方法与方法一类似。-1代表不使用，0代表第一个，1代表第二个

以两个GPU举例，第一个任务开头可以使用如下，第二个任务就把0改为1，多个GPU方法类似。注意一点要放置在开头位置。

代码语言：javascript复制

import os

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' 

# 打印 TF 可用的 GPU
print(os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'])

# -1 表示不使用GPU 0代表第一个

如果多于两个GPU，想在某个任务设置多个GPU，可以使用下述方法

代码语言：javascript复制

import os

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' 

# 打印 TF 可用的 GPU
print(os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'])

# -1 表示不使用GPU 0代表第一个

最后留个大家一个思考问题，os.environ'CUDA_VISIBLE_DEVICES' = '-1,0' 时会怎么样调用？

欢迎大家在评论区留言发布自己看法和解读。。

4.如何在多张GPU卡上使用Keras

我们建议有多张GPU卡可用时，使用TnesorFlow后端。

有两种方法可以在多张GPU上运行一个模型：数据并行/设备并行

大多数情况下，你需要的很可能是“数据并行”

数据并行

数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。Keras在 keras.utils.multi_gpu_model 中提供有内置函数，该函数可以产生任意模型的数据并行版本，最高支持在8片GPU上并行。请参考utils中的multi_gpu_model文档。下面是一个例子：

代码语言：javascript复制

from keras.utils import multi_gpu_model

# Replicates `model` on 8 GPUs.
# This assumes that your machine has 8 available GPUs.
parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=8)
parallel_model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                       optimizer='rmsprop')

# This `fit` call will be distributed on 8 GPUs.
# Since the batch size is 256, each GPU will process 32 samples.
parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256)

数据并行利用多块GPU同时训练多个batch数据，运行在每块GPU上的模型为同一个神经网络，网络结构完全一样，并且共享模型参数。

设备并行

设备并行是在不同设备上运行同一个模型的不同部分，当模型含有多个并行结构，例如含有两个分支时，这种方式很适合。

这种并行方法可以通过使用TensorFlow device scopes实现，下面是一个例子：

代码语言：javascript复制

# Model where a shared LSTM is used to encode two different sequences in parallel
input_a = keras.Input(shape=(140, 256))
input_b = keras.Input(shape=(140, 256))

shared_lstm = keras.layers.LSTM(64)

# Process the first sequence on one GPU
with tf.device_scope('/gpu:0'):
    encoded_a = shared_lstm(tweet_a)
# Process the next sequence on another GPU
with tf.device_scope('/gpu:1'):
    encoded_b = shared_lstm(tweet_b)

# Concatenate results on CPU
with tf.device_scope('/cpu:0'):
    merged_vector = keras.layers.concatenate([encoded_a, encoded_b],
                                             axis=-1)

多任务输出数据并行

在Keras版的Faster-RCNN，它由多个输出支路，也就是多个loss，在网络定义的时候一般会给命名，然后编译的时候找到不同支路layer的名字即可，就像这样：

代码语言：javascript复制

model.compile(optimizer=optimizer, 
              loss={'main_output': jaccard_distance_loss, 'aux_output': 'binary_crossentropy'},
              metrics={'main_output': jaccard_distance_loss, 'aux_output': 'acc'},
              loss_weights={'main_output': 1., 'aux_output': 0.5})

其中main_output和aux_output就是认为定义的layer name，但是如果用了keras.utils.training_utils.multi_gpu_model()以后，名字就自动换掉了，变成默认的concatenate_1, concatenate_2等等，因此你需要先model.summary()一下，打印出来网络结构，然后弄明白哪个输出代表哪个支路，然后重新编译网络，如下：

代码语言：javascript复制

from keras.optimizers import Adam, RMSprop, SGD
model.compile(optimizer=RMSprop(lr=0.045, rho=0.9, epsilon=1.0), 
              loss={'concatenate_1': jaccard_distance_loss, 'concatenate_2': 'binary_crossentropy'},
              metrics={'concatenate_1': jaccard_distance_loss, 'concatenate_2': 'acc'},
              loss_weights={'concatenate_1': 1., 'concatenate_2': 0.5})

而且在在Keras版的Faster-RCNN中，每个batch里，对RPN进行训练，测试后的结果作为检测网络的输入，来训练，最后把2个模型对参数的训练结果作为一个模型保存下来。

分布式

keras的分布式是利用TensorFlow实现的，要想完成分布式的训练，你需要将Keras注册在连接一个集群的TensorFlow会话上：

代码语言：javascript复制

server = tf.train.Server.create_local_server()
sess = tf.Session(server.target)

from keras import backend as K
K.set_session(sess)

5.参考

1.https://www.cnblogs.com/tectal/p/9048184.html

2.https://blog.csdn.net/qq_34564612/article/details/79209965

keras tensorflow 分布式

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