如何使用keras进行多显卡训练

发布时间：2020-07-17 10:45:01 作者：小猪
来源：亿速云阅读：379

小编这次要给大家分享的是如何使用keras进行多显卡训练，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

使用keras进行训练，默认使用单显卡，即使设置了os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']为两张显卡，也只是占满了显存，再设置tf.GPUOptions(allow_growth=True)之后可以清楚看到，只占用了第一张显卡，第二张显卡完全没用。

要使用多张显卡，需要按如下步骤：

（1）import multi_gpu_model函数：from keras.utils import multi_gpu_model

（2）在定义好model之后，使用multi_gpu_model设置模型由几张显卡训练，如下：

model=Model(...) #定义模型结构
model_parallel=multi_gpu_model(model,gpu=n) #使用几张显卡n等于几
model_parallel.compile(...) #注意是model_parallel，不是model

通过以上代码，model将作为CPU上的原始模型，而model_parallel将作为拷贝模型被复制到各个GPU上进行梯度计算。如果batchsize为128，显卡n=2，则每张显卡单独计算128/2=64张图像，然后在CPU上将两张显卡计算得到的梯度进行融合更新，并对模型权重进行更新后再将新模型拷贝到GPU再次训练。

（3）从上面可以看出，进行训练时，仍然在model_parallel上进行：

model_parallel.fit(...) #注意是model_parallel

（4）保存模型时，model_parallel保存了训练时显卡数量的信息，所以如果直接保存model_parallel的话，只能将模型设置为相同数量的显卡调用，否则训练的模型将不能调用。因此，为了之后的调用方便，只保存CPU上的模型，即model:

model.save(...) #注意是model，不是model_parallel

如果用到了callback函数，则默认保存的也是model_parallel（因为训练函数是针对model_parallel的），所以要用回调函数保存model的话需要自己对回调函数进行定义：

class OwnCheckpoint(keras.callbacks.Callback):
 def __init__(self,model):
  self.model_to_save=model
 def on_epoch_end(self,epoch,logs=None): #这里logs必须写
  self.model_to_save.save('model_advanced/model_%d.h6' % epoch)

定以后具体使用如下：

checkpoint=OwnCheckpoint(model)
model_parallel.fit_generator(...,callbacks=[checkpoint])

这样就没问题了！

补充知识：keras.fit_generator及多卡训练记录

1.环境问题

使用keras，以tensorflow为背景，tensorflow1.14多卡训练会出错 python3.6

2.代码

2.1

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '4,5'

2.2 自定义generator函数

def img_image_generator(path_img, path_lab, batch_size, data_list):
 while True:
 # 'train_list.csv'
 file_list = pd.read_csv(data_list, sep=',',usecols=[1]).values.tolist()
 file_list = [i[0] for i in file_list]
 cnt = 0
 X = []
 Y1 = []
 for file_i in file_list:
 x = cv2.imread(path_img+'/'+file_i, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 x = x.astype('float32')
 x /= 255.
 y = cv2.imread(path_lab+'/'+file_i, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 y = y.astype('float32')
 y /= 255.
 X.append(x.reshape(256, 256, 1))
 Y1.append(y.reshape(256, 256, 1))
 cnt += 1
 if cnt == batch_size:
 cnt = 0
 yield (np.array(X), [np.array(Y1), np.array(Y1)])
 X = []
 Y1 = []

2.3 函数调用及训练

 generator_train = img_image_generator(path2, path3, 4, pathcsv_train)
 generator_test= img_image_generator(path2, path3, 4, pathcsv_test)
 model.fit_generator(generator_train, steps_per_epoch=237*2, epochs=50, callbacks=callbacks_list, validation_data=generator_test, validation_steps=60*2)

3. 多卡训练

3.1 复制model

model_parallel = multi_gpu_model(model, gpus=2)

3.2 checkpoint 定义

class ParallelModelCheckpoint(ModelCheckpoint):
  def __init__(self, model, filepath, monitor='val_out_final_score', verbose=0,\
   save_best_only=False, save_weights_only=False, mode='auto', period=1):
   self.single_model = model 
   super(ParallelModelCheckpoint, self).__init__(filepath, monitor, verbose, save_best_only, save_weights_only, mode, period)
  
  def set_model(self, model):
   super(ParallelModelCheckpoint, self).set_model(self.single_model)

使用

model_checkpoint = ParallelModelCheckpoint(model=model, filepath=filepath, monitor='val_loss',verbose=1, save_best_only=True, mode='min')

3.3 注意的问题

保存模型是时候需要使用以原来的模型保存，不能使用model_parallel保存

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如何使用keras进行多显卡训练

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