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高性能PyTorch是如何炼成的?清理的10条脱坑指南

如何用最少的精力,完善最高效的 PyTorch 训练?一位有着 PyTorch 两年行使经历的 Medium 博主近来分享了他在这方面的 10 个诚实提出。

在 Efficient PyTorch 这一片面中,作者挑供了一些识别和清除 I/O 和 CPU 瓶颈的技巧。第二片面阐述了一些高效张量运算的技巧,第三片面是在高效模型上的 debug 技巧。

在浏览这篇文章之前,你必要对 PyTorch 有必定水平的晓畅。

益吧,从最清晰的一个最先:

提出 0:晓畅你代码中的瓶颈在那里

命令走工具比如 nvidia-smi、htop、iotop、nvtop、py-spy、strace 等,答该成为你最益的友人。你的训练管道是否受 CPU 收敛?IO 收敛?GPU 收敛?这些工具将帮你找到答案。

这些工具你能够从未听过,即使听过也能够没用过。能够。倘若你不立即行使它们也能够。只需记住,其他人能够正在用它们来训练模型,速度能够会比你快 5%、10%、15%-…… 最后能够会导致面向市场或者做事机会时候的分别终局。

数据预处理

几乎每个训练管道都以 Dataset 类最先。它负责挑供数据样本。任何必要的数据转换和扩充都能够在此进走。简而言之,Dataset 能通知其周围大幼以及在给定索引时,给出数据样本。

倘若你要处理类图像的数据(2D、3D 扫描),那么磁盘 I/O 能够会成为瓶颈。为了获取原首像素数据,你的代码必要从磁盘中读取数据并解码图像到内存。每个义务都是快捷的,但是当你必要尽快处理成百上千或者成千上万个义务时,能够就成了一个挑衅。像 NVidia 如许的库会挑供一个 GPU 添速的 JPEG 解码。倘若你在数据处理管道中遇到了 IO 瓶颈,这栽手段绝对值得一试。

还有另外一个选择,SSD 磁盘的访问时间约为 0.08–0.16 毫秒。RAM 的访问时间是纳秒级别的。吾们能够直接将数据存入内存。

提出 1:倘若能够的话,将数据的一切或片面移至 RAM。

倘若你的内存中有有余多的 RAM 来添载和保存你的训练数据,这是从管道中倾轧最慢的数据检索步骤最浅易的手段。

这个提出能够对云实例稀奇有用,比如亚马逊的 p3.8xlarge。该实例有 EBS 磁盘,它的性能在默认竖立下专门受限。但是,该实例配备了惊人的 248Gb 的 RAM。这有余将整个 ImageNet 数据集存入内存了!你能够始末以入手段达到这一现在的:

class RAMDataset(Dataset):   def __init__(image_fnames, targets):     self.targets = targets     self.images = []     for fname in tqdm(image_fnames, desc="Loading files in RAM"):       with open(fname, "rb") as f:         self.images.append(f.read())    def __len__(self):     return len(self.targets)    def __getitem__(self, index):     target = self.targets[index]     image, retval = cv2.imdecode(self.images[index], cv2.IMREAD_COLOR)     return image, target 

吾幼我也面对过这个瓶颈题目。吾有一台配有 4x1080Ti GPUs 的家用 PC。有一次,吾采用了有 4 个 NVidia Tesla V100 的 p3.8xlarge 实例,然后将吾的训练代码移到那里。鉴于 V100 比吾的 oldie 1080Ti 更新更快的原形,吾憧憬望到训练快 15–30%。出乎预见的是,每个时期的训练时间都增补了。这让吾晓畅要仔细基础设施和环境迥异,而不光仅是 CPU 和 GPU 的速度。

按照你的方案,你能够将每个文件的二进制内容保持不变,并在 RAM 中进走即时解码,或者对未压缩的图像进走讲解码,并保留原首像素。但是不论你采用什么手段,这边有第二条提出:

提出 2:解析、度量、比较。每次你在管道中挑出任何转折,要深入地评估它周详的影响。

倘若你对模型、超参数和数据集等没做任何改动,这条提出只关注训练速度。你能够竖立一个魔术命令走参数(魔术开关),在指定该参数时,训练会在一些相符理的数据样例上运走。行使这个特点,你能够快捷解析管道。

# Profile CPU bottlenecks python -m cProfile training_script.py --profiling  # Profile GPU bottlenecks nvprof --print-gpu-trace python train_mnist.py  # Profile system calls bottlenecks strace -fcT python training_script.py -e trace=open,close,read  Advice 3: *Preprocess everything offline* 

提出 3:离线预处理一切内容

倘若你要训练由多张 2048x2048 图像制成的 512x512 尺寸图像,请事先调整。倘若你行使灰度图像行为模型的输入,请离线调整颜色。倘若你正在进走自然说话处理(NLP),请事先做分词处理(tokenization),并存入磁盘。在训练期间一次次重复相通的操作异国意义。在进走渐进式学习时,你能够以多栽分辨率保存训练数据的,这照样比线上调至现在的分辨率更快。

对于外格数据,请考虑在创建 Dataset 时将 pd.DataFrame 现在的转换为 PyTorch 张量。

提出 4:调整 DataLoader 的做事程序

PyTorch 行使一个 DataLoader 类来简化用于训练模型的批处理过程。为了添快速度,它能够行使 Python 中的多进程并走实走。大无数情况下,它能够直接行使。还有几点必要记住:

每个进程生成一批数据,这些批始末互斥锁同步可用于主进程。倘若你有 N 个做事程序,那么你的脚本将必要 N 倍的 RAM 才能在编制内存中存储这些批次的数据。详细必要多少 RAM 呢?

吾们来计算一下:

倘若吾们为 Cityscapes 训练图像分割模型,其批处理大幼为 32,RGB 图像大幼是 512x512x3(高、宽、通道)。吾们在 CPU 端进走图像标准化(稍后吾将会注释为什么这一点比较主要)。在这栽情况下,吾们最后的图像 tensor 将会是 512 * 512 * 3 * sizeof(float32) = 3,145,728 字节。与批处理大幼相乘,终局是 100,663,296 字节,大约 100Mb; 除了图像之外,吾们还必要挑供 ground-truth 掩膜。它们各自的大幼为(默认情况下,掩膜的类型是 long,8 个字节)——512 * 512 * 1 * 8 * 32 = 67,108,864 或者大约 67Mb; 所以一批数据所必要的总内存是 167Mb。倘若有 8 个做事程序,内存的总需求量将是 167 Mb * 8 = 1,336 Mb。

听首来异国很糟糕,对吗?当你的硬件竖立能够原谅挑供 8 个以上的做事程序挑供的更多批处理时,就会展现题目。也许能够活泼地安放 64 个做事程序,但是这将消耗起码近 11Gb 的 RAM。

当你的数据是 3D 立体扫描时,情况会更糟糕。在这栽情况下,512x512x512 单通道 volume 就会占 134Mb,批处理大幼为 32 时,8 个做事程序将占 4.2Gb,仅仅是在内存中保存中间数据,你就必要 32Gb 的 RAM。

对于这个题目,有个能解决片面题目的方案——你能够尽能够地缩短输入数据的通道深度:

将 RGB 图像保持在每个通道深度 8 位。能够轻巧地在 GPU 上将图像转换为浮点形势或者标准化。 在数据荟萃用 uint8 或 uint16 数据类型代替 long。 class MySegmentationDataset(Dataset):   ...   def __getitem__(self, index):     image = cv2.imread(self.images[index])     target = cv2.imread(self.masks[index])      # No data normalization and type casting here     return torch.from_numpy(image).permute(2,0,1).contiguous(),常见问题            torch.from_numpy(target).permute(2,0,1).contiguous()  class Normalize(nn.Module):     # https://github.com/BloodAxe/pytorch-toolbelt/blob/develop/pytorch_toolbelt/modules/normalize.py     def __init__(self, mean, std):         super().__init__()         self.register_buffer("mean", torch.tensor(mean).float().reshape(1, len(mean), 1, 1).contiguous())         self.register_buffer("std", torch.tensor(std).float().reshape(1, len(std), 1, 1).reciprocal().contiguous())      def forward(self, input: torch.Tensor) -> torch.Tensor:         return (input.to(self.mean.type) - self.mean) * self.std  class MySegmentationModel(nn.Module):   def __init__(self):     self.normalize = Normalize([0.221 * 255], [0.242 * 255])     self.loss = nn.CrossEntropyLoss()    def forward(self, image, target):     image = self.normalize(image)     output = self.backbone(image)      if target is not None:       loss = self.loss(output, target.long())       return loss      return output 

始末如许做,会大大缩短 RAM 的需求。对于上面的示例。用于高效存储数据外示的内存行使量将为每批 33Mb,而之前是 167Mb,缩短为原本的五分之一。自然,这必要模型中增补额外的步骤来标准化数据或将数据转换为正当的数据类型。但是,张量越幼,CPU 到 GPU 的传输就越快。

DataLoader 的做事程序的数目答该郑重选择。你答该查望你的 CPU 和 IO 编制有多快,你有多少内存,GPU 处理数占有多快。

多 GPU 训练 & 推理神经网络模型变得越来越大。今天,行使多个 GPU 来增补训练时间已成为一栽趋势。幸运的是,它频繁会升迁模型性能来达到更大的批处理量。PyTorch 仅用几走代码就能够拥有运走多 GPU 的一切功能。但是,乍一望,有些仔细事项并不清晰。

model = nn.DataParallel(model) # Runs model on all available GPUs 

运走多 GPU 最浅易的手段就是将模型封装在 nn.DataParallel 类中。除非你要训练图像分割模型(或任何生成大型张量行为输出的其他模型),否则大无数情况下奏效不错。在正向推导终结时,nn.DataParallel 将搜集主 GPU 上一切的 GPU 输出,来始末输出逆向运走,并完善梯度更新。

所以,现在就有两个题目:

GPU 负载不屈衡; 在主 GPU 上聚相符必要额外的视频内存

最先,只有主 GPU 能进走消耗计算、逆向推导和渐变步骤,其他 GPU 则会在 60 摄氏度以下冷却,期待下一组数据。

其次,在主 GPU 上聚相符一切输出所需的额外内存清淡会促使你缩短量处理的大幼。nn.DataParallel 将批处理均匀地分配到多个 GPU。倘若你有 4 个 GPU,批处理总大幼为 32;然后,每个 GPU 将获得包含 8 个样本的块。但题目是,尽管一切的主 GPU 都能够轻巧地将这些批处理放入对答的 VRAM 中,但主 GPU 必须分配额外的空间来原谅 32 个批处理大幼,以用于其他卡的输出。

对于这栽不平衡的 GPU 行使率,有两栽解决方案:

在训练期间不息在前向推导内行使 nn.DataParallel 计算消耗。在这栽情况下。za 不会将浓密的展望掩码返回给主 GPU,而只会返回单个标量亏损; 行使分布式训练,也称为 nn.DistributedDataParallel。借助分布式训练的另一个益处是能够望到 GPU 实现 100% 负载。

倘若想晓畅更多,能够望望这三篇文章:

https://medium.com/huggingface/training-larger-batches-practical-tips-on-1-gpu-multi-gpu-distributed-setups-ec88c3e51255 https://medium.com/@theaccelerators/learn-pytorch-multi-gpu-properly-3eb976c030ee https://towardsdatascience.com/how-to-scale-training-on-multiple-gpus-dae1041f49d2

提出 5: 倘若你拥有两个及以上的 GPU

能撙节多少时间很大水平上取决于你的方案,吾不悦目察到,在 4x1080Ti 上训练图像分类 pipeline 时,也许能够撙节 20% 的时间。另外值得一挑的是,你也能够用 nn.DataParallel 和 nn.DistributedDataParallel 来进走推想。

关于自定义亏损函数

编写自定义亏损函数是一项很乐趣的演习,吾提出行家都一再尝试一下。挑到这栽逻辑复杂的亏损函数,你要切记一件事:它们都在 CUDA 上运走,你答该会写「CUDA-efficient」代码。「CUDA-efficient」意味着「异国 Python 限制流」。在 CPU 和 GPU 之间来回切换,访问 GPU 张量的个别值也能够完善这些做事,但是性能外现会很差。

前段时间,吾实现了一个自定义余弦嵌入亏损函数,是从《Segmenting and tracking cell instances with cosine embeddings and recurrent hourglass networks》这篇论文中来的,从文本形势上望它专门浅易,但实现首来却有些复杂。

吾编写的第一个浅易实现的时候,(除了 bug 之外)花了几分钟来计算单个批的亏损值。为了分析 CUDA 瓶颈,PyTorch 挑供了一个专门方便的内置分析器,专门浅易益用,挑供晓畅决代码瓶颈的一切新闻:

def test_loss_profiling():     loss = nn.BCEWithLogitsLoss()     with torch.autograd.profiler.profile(use_cuda=True) as prof:         input = torch.randn((8, 1, 128, 128)).cuda()         input.requires_grad = True          target = torch.randint(1, (8, 1, 128, 128)).cuda().float()          for i in range(10):             l = loss(input, target)             l.backward()     print(prof.key_averages().table(sort_by="self_cpu_time_total")) 

提出 9: 倘若设计自定义模块和亏损——配置并测试他们

在对最初的实现进走性能分析之后,就能够挑速 100 倍。关于在 PyTorch 中编写高效张量外达式的更多新闻,将在 Efficient PyTorch — Part 2 进走表明。

时间 VS 金钱

末了但专门主要的一点,未必候投资功能更富强的硬件,比优化代码能够更有价值。柔件优化首终是终局无法确定的高风险之旅,升级 CPU、RAM、GPU 或者同时升级以上硬件能够会更有奏效。金钱和时间都是资源,二者的平衡行使是成功的关键。

始末硬件升级能够更轻巧地解决某些瓶颈。

写在末了

懂得足够行使平时工具是挑高谙练度的关键,尽量不要制造「捷径」,倘若遇到不晓畅的地方,请深入发掘,总有机会发现新知识。正所谓「每日一省」:问问本身,吾的代码还能改进吗?这栽一丝不苟的信抬和其他技能相通,都是计算机工程师之路的必备品。

原文链接:https://towardsdatascience.com/efficient-pytorch-part-1-fe40ed5db76c

【本文是51CTO专栏机构“机器之心”的原创译文,微信公多号“机器之心( id: almosthuman2014)”】

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