首页 > 解决方案 > 使用 python mutliprocessing 进行并行 Keras 模型训练

问题描述

我正在一个 64 核 CPU 工作站上同时训练多个 Keras MLP 模型。因此,我使用 Python 多处理池为每个 CPU 分配一个正在训练的模型。对于正在训练的模型,我正在使用以这种方式定义的 Early Stopping 和模型检查点回调:

es = EarlyStopping(monitor='val_mse', mode='min', verbose=VERBOSE_ALL, patience=10)
mc = ModelCheckpoint('best_model.h5', monitor='val_mse', mode='min', verbose=VERBOSE_ALL, save_best_only=True)

使用单个模型进行训练,没有任何问题。然而,当我开始使用多处理池时,我最终遇到了回调问题。出现 hdf5 模型保存问题:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\ICN_admin\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\callbacks.py", line 1029, in _save_model
    self.model.save(filepath, overwrite=True)
  File "C:\Users\ICN_admin\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\network.py", line 1008, in save
    signatures, options)
  File "C:\Users\ICN_admin\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\saving\save.py", line 112, in save_model
    model, filepath, overwrite, include_optimizer)
  File "C:\Users\ICN_admin\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\saving\hdf5_format.py", line 92, in save_model_to_hdf5
    f = h5py.File(filepath, mode='w')
  File "C:\Users\ICN_admin\Anaconda3\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py", line 394, in __init__
    swmr=swmr)
  File "C:\Users\ICN_admin\Anaconda3\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py", line 176, in make_fid
    fid = h5f.create(name, h5f.ACC_TRUNC, fapl=fapl, fcpl=fcpl)
  File "h5py\_objects.pyx", line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper
  File "h5py\_objects.pyx", line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapper
  File "h5py\h5f.pyx", line 105, in h5py.h5f.create
OSError: Unable to create file (file signature not found)

这个错误或多或少偶尔出现,通过异常我可以捕获它以重复模型训练。但是有没有办法通过设置标志或使用不同的回调文件格式来解决这个问题?

张量流版本:2.1.0

Keras 版本:2.3.1

图书馆包括:

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint

标签: pythontensorflowkerastraining-dataearly-stopping

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