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tensorflow - 如何进行更快的深度强化学习训练

问题描述

如您所知，使用单个 CPU 进行深度强化学习 (DRL) 训练可能需要 10 天以上的时间。使用并行执行工具（如 CUDA），训练时间最多可减少 1 天（取决于 CPU 和 GPU 功能）。但是在使用 CUDA 时，GPU 使用率在 10% 左右，训练时间仍然太长。对于想要在开发代码时经常检查结果的开发人员来说，这非常令人不安。在编码技巧、构建模型、设置、GPU 硬件等方面，您有什么建议尽可能减少训练时间？

标签： tensorflowgpudqn

解决方案

从文档：

默认情况下，TensorFlow 映射几乎所有 GPU 的所有 GPU 内存（受 CUDA_VISIBLE_DEVICES 限制）对进程可见

因此，您不必更改任何设置以允许更多 GPU 使用。因此，要检查的最快的事情可能是它是否batch size足够大——您可能根本没有充分利用可用内存。尝试将批量大小增加到出现 OOM 错误的程度，然后将其缩小一点以使其正常工作。

如果您可以访问多个 GPU，则可以使用 tensorflow 中的分布式策略来确保所有 GPU 都被使用：

mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with mirrored_strategy.scope():
       <your model training code>

在此处查看文档

镜像策略用于在单个服务器上跨多个 GPU 进行同步分布式训练。这个博客里也有更直观的解释。

最后，为了更有效的处理，您可以使用混合精度来更改模型间参数的数据类型。

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