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面對(duì)數(shù)以?xún)|計(jì)的圖片數(shù)據(jù)，到底該用什么樣的方法才能快速搞實(shí)驗(yàn)？
這樣的問(wèn)題，或許在做機(jī)器學(xué)習(xí)研究的你，也會(huì)經(jīng)常遇到。
而就在最近，一個(gè)國(guó)外小哥就提出了一種建議：
在Pytorch lightning基礎(chǔ)上，讓深度學(xué)習(xí)pipeline速度提升10倍！
用他自己的話(huà)來(lái)說(shuō)就是——“爬樓時(shí)像給了你一個(gè)電梯”。
這般“酸爽”，到底是如何做到的呢？
無(wú)論你是身處學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界，時(shí)間和資源等各種因素，往往會(huì)成為你在搞實(shí)驗(yàn)的枷鎖。
尤其是隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，變得越發(fā)龐大和復(fù)雜，讓實(shí)驗(yàn)變得既費(fèi)時(shí)又耗力。
提速這件事，就變得至關(guān)重要。
例如在2012年的時(shí)候，訓(xùn)練一個(gè)AlexNet，要花上5到6天的時(shí)間。
而現(xiàn)如今，只需要短短幾分鐘就可以在更大的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練更大的圖像模型。
這位小哥認(rèn)為，從某種角度上來(lái)說(shuō)，這是得益于各種各樣的“利器”的出現(xiàn)。
例如Pytorch Lingtning，就是其中一種。
于是，他便“死磕”pipeline，總結(jié)了六種“閃電加速”實(shí)驗(yàn)周期的方法。
數(shù)據(jù)加載和增強(qiáng)（augmentation）往往被認(rèn)為是訓(xùn)練pipeline時(shí)的瓶頸之一。
一個(gè)典型的數(shù)據(jù)pipeline包含以下步驟：
從磁盤(pán)加載數(shù)據(jù)
在運(yùn)行過(guò)程中創(chuàng)建隨機(jī)增強(qiáng)
將每個(gè)樣本分批整理
在這個(gè)過(guò)程中，倒是可以用多個(gè)CPU進(jìn)程并行加載數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化。
但與此同時(shí)，還可以通過(guò)下面的操作來(lái)加速這一過(guò)程：
1、將DataLoader中的num_workers參數(shù)設(shè)置為CPU的數(shù)量。
2、當(dāng)與GPU一起工作時(shí)，將DataLoader中的pin_memory參數(shù)設(shè)置為T(mén)rue。這可以將數(shù)據(jù)分配到頁(yè)鎖定的內(nèi)存中，從而加快數(shù)據(jù)傳輸?shù)紾PU的速度。
與CPU相比，GPU已經(jīng)大大加速了訓(xùn)練和推理時(shí)間。
但有沒(méi)有比一個(gè)GPU更好的方法？或許答案就是：
多個(gè)GPU！
在PyTorch中，有幾種范式可以用多個(gè)GPU訓(xùn)練你的模型。
兩個(gè)比較常見(jiàn)的范式是 “DataParallel ”和 “DistributedDataParallel”。
而小哥采用的方法是后者，因?yàn)樗J(rèn)為這是一種更可擴(kuò)展的方法。
但在PyTorch（以及其他平臺(tái)）中修改訓(xùn)練pipeline并非易事。
必須考慮以分布式方式加載數(shù)據(jù)以及權(quán)重、梯度和指標(biāo)的同步等問(wèn)題。
不過(guò)，有了PyTorch Lightning，就可以非常容易地在多個(gè)GPU上訓(xùn)練PyTorch模型，還是幾乎不需要修改代碼的那種！
在默認(rèn)情況下，輸入張量以及模型權(quán)重是以單精度（float32）定義的。
然而，某些數(shù)學(xué)運(yùn)算可以用半精度（float16）進(jìn)行。
這樣一來(lái)，就可以顯著提升速度，并降低了模型的內(nèi)存帶寬，還不會(huì)犧牲模型的性能。
通過(guò)在PyTorch Lightning中設(shè)置混合精度標(biāo)志（flag），它會(huì)在可能的情況下自動(dòng)使用半精度，而在其他地方保留單精度。
通過(guò)最小的代碼修改，模型訓(xùn)練的速度可以提升1.5至2倍。
當(dāng)我們訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，通常希望能獲得最好的泛化性能。
但是所有的標(biāo)準(zhǔn)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，比如全連接多層感知機(jī)都很容易過(guò)擬合。
當(dāng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練集上表現(xiàn)越來(lái)越好，錯(cuò)誤率越來(lái)越低的時(shí)候，實(shí)際上在某一刻，它在測(cè)試集的表現(xiàn)已經(jīng)開(kāi)始變差。
因此，早停法 （Early Stopping）便在訓(xùn)練過(guò)程中加入了進(jìn)來(lái)。
具體來(lái)說(shuō)，就是當(dāng)驗(yàn)證損失在預(yù)設(shè)的評(píng)估次數(shù)（在小哥的例子中是10次評(píng)估）后停止訓(xùn)練。
這樣一來(lái)，不僅防止了過(guò)擬合的現(xiàn)象，而且還可以在幾十個(gè) epoch內(nèi)找到最佳模型。
Sharded Training是基于微軟的ZeRO研究和DeepSpeed庫(kù)。
它顯著的效果，就是讓訓(xùn)練大模型變得可擴(kuò)展和容易。
否則，這些模型就不適合在單個(gè)GPU上使用了。
而在Pytorch Lightning的1.2版本中，便加入了對(duì)Shared Training的支持。
雖然在小哥的實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，并沒(méi)有看到訓(xùn)練時(shí)間或內(nèi)存占用方面有任何改善。
但他認(rèn)為，這種方法在其它實(shí)驗(yàn)中可能會(huì)提供幫助，尤其是在不使用單一GPU的大模型方面。
在模型評(píng)估和推理期間，梯度不需要用于模型的前向傳遞。
因此，可以將評(píng)估代碼包裹在一個(gè)torch.no_grad上下文管理器中。
這可以防止在前向傳遞過(guò)程中的存儲(chǔ)梯度，從而減少內(nèi)存占用。
如此一來(lái)，就可以將更大的batch送入模型，讓評(píng)估和推理變得更快。
介紹了這么多，你肯定想知道上述這些方法，具體起到了怎樣的作用。
小哥為此做了一張表格，詳解了方法的加速效果。
那么這些方法，是否對(duì)在做機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)的你有所幫助呢？
快去試試吧~
參考鏈接：
https://devblog.pytorchlightning.ai/how-we-used-pytorch-lightning-to-make-our-deep-learning-pipeline-10x-faster-731bd7ad318a
