python - 如何在 Keras 中累积大批量的梯度
问题描述
我正在使用一个非常需要内存的 CNN 模型来完成分类任务。这对我在训练期间可以使用的批量大小构成了很大的限制。
一种解决方案是在训练期间累积梯度,这意味着模型的权重不会在每批之后更新。相反,相同的权重用于多个批次,而每个批次的梯度是累积的,然后是单个权重更新操作的平均值。
我正在使用 Tensorflow 后端 Keras,我很确定 Keras 没有现成的功能/方法来实现这一点。
如何为 Keras/tensorflow 模型完成?
解决方案
正如问题中提到的,没有现成的功能/方法可以使用 Keras/Tensorflow 实现这一目标。然而,这可以通过为 Keras 编写自定义优化器来完成。
主要思想是使用一个标志来确定是否在每批期间更新权重。
以下实现基于“alexeydevederkin”的这篇 github 帖子,它是一个累积的 Adam 优化器:
import keras.backend as K
from keras.legacy import interfaces
from keras.optimizers import Optimizer
class AdamAccumulate(Optimizer):
def __init__(self, lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999,
epsilon=None, decay=0., amsgrad=False, accum_iters=1, **kwargs):
if accum_iters < 1:
raise ValueError('accum_iters must be >= 1')
super(AdamAccumulate, self).__init__(**kwargs)
with K.name_scope(self.__class__.__name__):
self.iterations = K.variable(0, dtype='int64', name='iterations')
self.lr = K.variable(lr, name='lr')
self.beta_1 = K.variable(beta_1, name='beta_1')
self.beta_2 = K.variable(beta_2, name='beta_2')
self.decay = K.variable(decay, name='decay')
if epsilon is None:
epsilon = K.epsilon()
self.epsilon = epsilon
self.initial_decay = decay
self.amsgrad = amsgrad
self.accum_iters = K.variable(accum_iters, K.dtype(self.iterations))
self.accum_iters_float = K.cast(self.accum_iters, K.floatx())
@interfaces.legacy_get_updates_support
def get_updates(self, loss, params):
grads = self.get_gradients(loss, params)
self.updates = [K.update_add(self.iterations, 1)]
lr = self.lr
completed_updates = K.cast(K.tf.floordiv(self.iterations, self.accum_iters), K.floatx())
if self.initial_decay > 0:
lr = lr * (1. / (1. + self.decay * completed_updates))
t = completed_updates + 1
lr_t = lr * (K.sqrt(1. - K.pow(self.beta_2, t)) / (1. - K.pow(self.beta_1, t)))
# self.iterations incremented after processing a batch
# batch: 1 2 3 4 5 6 7 8 9
# self.iterations: 0 1 2 3 4 5 6 7 8
# update_switch = 1: x x (if accum_iters=4)
update_switch = K.equal((self.iterations + 1) % self.accum_iters, 0)
update_switch = K.cast(update_switch, K.floatx())
ms = [K.zeros(K.int_shape(p), dtype=K.dtype(p)) for p in params]
vs = [K.zeros(K.int_shape(p), dtype=K.dtype(p)) for p in params]
gs = [K.zeros(K.int_shape(p), dtype=K.dtype(p)) for p in params]
if self.amsgrad:
vhats = [K.zeros(K.int_shape(p), dtype=K.dtype(p)) for p in params]
else:
vhats = [K.zeros(1) for _ in params]
self.weights = [self.iterations] + ms + vs + vhats
for p, g, m, v, vhat, tg in zip(params, grads, ms, vs, vhats, gs):
sum_grad = tg + g
avg_grad = sum_grad / self.accum_iters_float
m_t = (self.beta_1 * m) + (1. - self.beta_1) * avg_grad
v_t = (self.beta_2 * v) + (1. - self.beta_2) * K.square(avg_grad)
if self.amsgrad:
vhat_t = K.maximum(vhat, v_t)
p_t = p - lr_t * m_t / (K.sqrt(vhat_t) + self.epsilon)
self.updates.append(K.update(vhat, (1 - update_switch) * vhat + update_switch * vhat_t))
else:
p_t = p - lr_t * m_t / (K.sqrt(v_t) + self.epsilon)
self.updates.append(K.update(m, (1 - update_switch) * m + update_switch * m_t))
self.updates.append(K.update(v, (1 - update_switch) * v + update_switch * v_t))
self.updates.append(K.update(tg, (1 - update_switch) * sum_grad))
new_p = p_t
# Apply constraints.
if getattr(p, 'constraint', None) is not None:
new_p = p.constraint(new_p)
self.updates.append(K.update(p, (1 - update_switch) * p + update_switch * new_p))
return self.updates
def get_config(self):
config = {'lr': float(K.get_value(self.lr)),
'beta_1': float(K.get_value(self.beta_1)),
'beta_2': float(K.get_value(self.beta_2)),
'decay': float(K.get_value(self.decay)),
'epsilon': self.epsilon,
'amsgrad': self.amsgrad}
base_config = super(AdamAccumulate, self).get_config()
return dict(list(base_config.items()) + list(config.items()))
它可以通过以下方式使用:
opt = AdamAccumulate(lr=0.001, decay=1e-5, accum_iters=5)
model.compile( loss='categorical_crossentropy', # Loss function
optimizer=opt, # Optimization technique
metrics=['accuracy']) # Accuracy matrix
model.fit(X_train, y_train, batch_size = 10)
在此示例中,模型在每次迭代中处理 10 个样本(“batch_size”),但仅在累积 5 个此类批次(“accum_iters”)后才更新权重。所以更新权重的实际批量大小是 50。
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