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python - 如何在单个 gpu 上运行多个 keras 程序？

问题描述

我正在开发一个 python 项目，我需要为每个数据集构建多个 Keras 模型。在这里，当我运行构建程序的 Keras 模型时，我使用了 10% 的 GPU（GTX 1050ti）。

我的问题是我可以使用我的 gpu 100% 来减少时间吗？还是有可能在同一个 gpu 上运行多个程序？

我试图在单个 gpu 上运行多个程序，但它没有并行运行，例如，当我运行单个 python 程序时，每个 epoch 需要 5 秒，而如果我为每个 epoch 运行 2 个程序，则持续时间增加到 10 秒，运行多个程序的最佳方法是什么。

提前致谢！！

标签： pythontensorflowkeras

解决方案

不确定是否有正确的方法可以做到这一点，但这个“gambiarra”似乎可以很好地工作。

制作一个模型，将两个或多个模型并行连接在一起。唯一的缺点是：在并行训练和预测时需要相同数量的输入样本。

如何将两个模型与功能 API 模型并行使用：

input1 = Input(inputShapeOfModel1)
input2 = Input(inputShapeOfModel2)

output1 = model1(input1)
output2 = model2(input2) #it could be model1 again, using model1 twice in parallel. 

parallelModel = Model([input1,input2], [output1,output2])

您使用此模型进行训练和预测，传递并行输入和输出数据：

parallelModel.fit([x_train1, x_train2], [y_train1, y_train2], ...)

工作测试代码：

from keras.layers import *
from keras.models import Model, Sequential
import numpy as np

#simulating two "existing" models
model1 = Sequential()
model2 = Sequential()

#creating "existing" model 1
model1.add(Conv2D(10,3,activation='tanh', input_shape=(20,20,3)))
model1.add(Flatten())
model1.add(Dense(1,activation='sigmoid'))

#creating "existing" model 2
model2.add(Dense(20, input_shape=(2,)))
model2.add(Dense(3))


#part containing the proposed answer: joining the two models in parallel
inp1 = Input((20,20,3))
inp2 = Input((2,))

out1 = model1(inp1)
out2 = model2(inp2)

model = Model([inp1,inp2],[out1,out2])


#treat the new model as any other model
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

#dummy input data x and y, for models 1 and 2
x1 = np.ones((30,20,20,3))
y1 = np.ones((30,1))
x2 = np.ones((30,2))
y2 = np.ones((30,3))

#training the model and predicting
model.fit([x1,x2],[y1,y2], epochs = 50)
ypred1,ypred2 = model.predict([x1,x2])

print(ypred1.shape)
print(ypred2.shape)

高级解决方案 - 对数据进行分组以提高速度并匹配样本量

还有更多优化的空间，因为这种方法将在两个模型之间同步批次。因此，如果一个模型比另一个模型快得多，那么快模型将适应慢模型的速度。

此外，如果您有不同数量的批次，则需要单独训练/预测一些剩余数据。

如果您对输入数据进行分组并在模型中使用一些自定义重塑，您也可以解决这些限制，并在 Lambda 层中在开始时重塑批次维度，然后在最后恢复它。

例如，如果x1有 300 个样本和x2600 个样本，您可以重塑输入和输出：

x2 = x2.reshape((300,2,....))
y2 = y2.reshape((300,2,....))

之前和之后model2，您使用：

#before
Lambda(lambda x: K.reshape(x,(-1,....))) #transforms in the inner's model input shape

#after
Lambda(lambda x: K.reshape(x, (-1,2,....))) #transforms in the grouped shape for output

原始输入和输出形状在哪里....（不考虑 batch_size）。

然后你需要思考哪个最好，分组数据同步数据大小或分组数据同步速度。

（与下一个解决方案相比的优势：您可以轻松地按任意数字分组，例如 2、5、10、200 ......）

高级解决方案 - 多次并行使用相同型号以实现双倍速度

您还可以并行使用相同的模型两次，例如在此代码中。这可能会使它的速度翻倍。

from keras.layers import *
from keras.models import Model, Sequential
#import keras.backend as K
import numpy as np
#import tensorflow as tf


#simulating two "existing" models
model1 = Sequential()
model2 = Sequential()

#model 1
model1.add(Conv2D(10,3,activation='tanh', input_shape=(20,20,3)))
model1.add(Flatten())
model1.add(Dense(1,activation='sigmoid'))

#model 2
model2.add(Dense(20, input_shape=(2,)))
model2.add(Dense(3))

#joining the models
inp1 = Input((20,20,3))

#two inputs for model 2 (the model we want to run twice as fast)
inp2 = Input((2,))
inp3 = Input((2,))

out1 = model1(inp1)
out2 = model2(inp2) #use model 2 once
out3 = model2(inp3) #use model 2 twice

model = Model([inp1,inp2,inp3],[out1,out2,out3])

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

#dummy data - remember to have two inputs for model 2, not repeated
x1 = np.ones((30,20,20,3))
y1 = np.ones((30,1))
x2 = np.ones((30,2)) #first input for model 2
y2 = np.ones((30,3)) #first output for model 2
x3 = np.zeros((30,2)) #second input for model 2
y3 = np.zeros((30,3)) #second output for model 2

model.fit([x1,x2,x3],[y1,y2,y3], epochs = 50)
ypred1,ypred2,ypred3 = model.predict([x1,x2,x3])

print(ypred1.shape)
print(ypred2.shape)
print(ypred3.shape)

与以前的解决方案相比的优势：操作数据和自定义重塑的麻烦更少。

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