keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍

2020/06/17 18:46 · python教程 ·  转载文章 · 82阅读 · 0评论

1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数

下面程序段即可实现一个或多个GPU加速:

注意:使用多GPU加速时,Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本

  1. from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入kerasGPU函数
  2. import VGG19 #导入已经写好的函数模型,例如VGG19
  3.  
  4. if G <= 1:
  5. print("[INFO] training with 1 GPU...")
  6. model = VGG19()
  7.  
  8. # otherwise, we are compiling using multiple GPUs
  9. else:
  10. print("[INFO] training with {} GPUs...".format(G))
  11. # we'll store a copy of the model on *every* GPU and then combine
  12. # the results from the gradient updates on the CPU
  13. with tf.device("/cpu:0"):
  14. # initialize the model
  15. model1 = VGG19()
  16. # make the model parallel(if you have more than 2 GPU)
  17. model = multi_gpu_model(model1, gpus=G)

2.指定使用某个GPU

首先在终端查看主机中GPU编号:

watch -n -9 nvidia-smi

查询结果如下所示:

keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍

显示主机中只有一块GPU,编号为0

2.1 下面方法是直接在终端运行时加入相关语句实现指定GPU的使用

  1. export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py
  2. # 表示运行test.py文件时,使用编号为0的GPU
  3. export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 python test.py
  4. # 表示运行test.py文件时,使用编号为0和2的GPU

2.2 下面方法是在Python程序中添加

  1. import os
  2. # 使用第一张与第三张GPU卡
  3. os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0, 2"

补充知识:踩坑记----large batch_size cause low var_acc

有时候,我们在训练模型前期,会出现很高的train_acc(训练准确率),但var_acc(验证准确率)却很低。这往往是因为我们模型在训练过程中已经进入局部最优,或者出现过拟合的现象。造成这种情况有多种原因,我只提出以下几点,有补充的可以在下面留言,我补充。

(1).训练数据分布不均匀,可能你的训练数据某一类别占据了大多数,比如95%的数据为苹果,5%的数据为其他类别,那么模型为了拟合训练数据,则模型会偏袒于把识别结果归属于苹果,而验证集的数据是正常的,那么便会出现高train_acc,低val_acc。

(2).训练数据没有shuffle,那么整个batch里面将会是同一个类别数据,比如都为苹果的图片,那么训练一个batch,那么模型输出将会往这一类别靠拢,会形成一个很高的acc的假象,但这个模型泛化能力却很低,因为这个模型都只会为了拟合这批同类的数据。

(3).训练集跟验证集的预处理不一致,这个是细节问题,输入的图片分布不一致,那么必然会影响到验证结果。

(4).模型过于复杂,造成过拟合现象,特别是在于训练数据集不多的情况下,更容易出现过拟合。

(5).这个也是最难发现的,就是过大的batch_size,造成训练前期,模型还未收敛,出现很高的train_acc,却有很低的val_acc,亲测,在120个类别,参数只有七万的分类模型中,在batch-size等于64的情况下,在第二个epoch时,train_acc达到80%,val_acc却只有6%,train_loss跟val_loss也是相差很大,而在batch_size在等于8的情况下,在第二个epoch,train_acc跟val_acc皆能达到60%,且还有上升的趋势。至于为什么,个人认为,模型在大的batch_size的情况下,模型泛化能力下降,且更难拟合,每个epoch所包含的step也更少,且在adam的优化算法,前期的学习率较高,模型出现了振荡,一直在局部最优值徘徊,具体原因不知。

接下来分析下,batc_size对模型的影响:

large batch_size:

好处:训练的更快,每一step都包含更多的训练集,模型准确率会更高,不容易受到噪声的影响,稳定性更好。

small batch_size:

好处:不容易陷入局部最优,泛化能力更强。

总结:

(1).large batch_size,虽然训练模型的训练误差会更低,但往往在execute的时候,效果却不尽人意。

(2).在时间允许的情况下,建议batch_size在32或以下。

以上这篇keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

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