keras多显卡训练方式
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.h5' % 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(path1, path2, 4, pathcsv_train) generator_test= img_image_generator(path1, path2, 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
以上这篇keras多显卡训练方式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。
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