用上 Pytorch Lightning 这六招,深度学习 pipeline 可提速 10 倍

面对数以亿计的图片数据,到底该用什么样的方法才能快速搞实验?

这样的问题,或许在做机器学习研究的你,也会经常遇到。

而就在最近,一个国外小哥就提出了一种建议:

在 Pytorch lightning 基础上,让深度学习 pipeline 速度提升 10 倍!

用他自己的话来说就是 ——“爬楼时像给了你一个电梯”。

这般“酸爽”,到底是如何做到的呢?

优化机器学习 pipeline,很重要

无论你是身处学术界还是工业界,时间和资源等各种因素,往往会成为你在搞实验的枷锁。

尤其是随着数据集规模和机器学习模型,变得越发庞大和复杂,让实验变得既费时又耗力。

提速这件事,就变得至关重要。

例如在 2012 年的时候,训练一个 AlexNet,要花上 5 到 6 天的时间。

而现如今,只需要短短几分钟就可以在更大的数据集上训练更大的图像模型。

这位小哥认为,从某种角度上来说,这是得益于各种各样的“利器”的出现。

例如 Pytorch Lingtning,就是其中一种。

于是,他便“死磕”pipeline,总结了六种“闪电加速”实验周期的方法。

并行数据加载

数据加载和增强(augmentation)往往被认为是训练 pipeline 时的瓶颈之一。

一个典型的数据 pipeline 包含以下步骤:

  • 从磁盘加载数据

  • 在运行过程中创建随机增强

  • 将每个样本分批整理

在这个过程中,倒是可以用多个 CPU 进程并行加载数据来优化。

但与此同时,还可以通过下面的操作来加速这一过程:

1、将 DataLoader 中的 num_workers 参数设置为 CPU 的数量。

2、当与 GPU 一起工作时,将 DataLoader 中的 pin_memory 参数设置为 True。这可以将数据分配到页锁定的内存中,从而加快数据传输到 GPU 的速度。

使用分布式数据并行的多 GPU 训练

与 CPU 相比,GPU 已经大大加速了训练和推理时间。

但有没有比一个 GPU 更好的方法?或许答案就是:

多个 GPU!

在 PyTorch 中,有几种范式可以用多个 GPU 训练你的模型。

两个比较常见的范式是“DataParallel”和“DistributedDataParallel”。

而小哥采用的方法是后者,因为他认为这是一种更可扩展的方法。

但在 PyTorch(以及其他平台)中修改训练 pipeline 并非易事。

必须考虑以分布式方式加载数据以及权重、梯度和指标的同步等问题。

不过,有了 PyTorch Lightning,就可以非常容易地在多个 GPU 上训练 PyTorch 模型,还是几乎不需要修改代码的那种!

混合精度

在默认情况下,输入张量以及模型权重是以单精度(float32)定义的。

然而,某些数学运算可以用半精度(float16)进行。

这样一来,就可以显著提升速度,并降低了模型的内存带宽,还不会牺牲模型的性能。

通过在 PyTorch Lightning 中设置混合精度标志(flag),它会在可能的情况下自动使用半精度,而在其他地方保留单精度。

通过最小的代码修改,模型训练的速度可以提升 1.5 至 2 倍。

早停法

当我们训练深度学习神经网络的时候,通常希望能获得最好的泛化性能。

但是所有的标准深度学习神经网络结构,比如全连接多层感知机都很容易过拟合。

当网络在训练集上表现越来越好,错误率越来越低的时候,实际上在某一刻,它在测试集的表现已经开始变差。

因此,早停法 (Early Stopping)便在训练过程中加入了进来。

具体来说,就是当验证损失在预设的评估次数(在小哥的例子中是 10 次评估)后停止训练。

这样一来,不仅防止了过拟合的现象,而且还可以在几十个 epoch 内找到最佳模型。

Sharded Training

Sharded Training 是基于微软的 ZeRO 研究和 DeepSpeed 库。

它显著的效果,就是让训练大模型变得可扩展和容易。

否则,这些模型就不适合在单个 GPU 上使用了。

而在 Pytorch Lightning 的 1.2 版本中,便加入了对 Shared Training 的支持。

虽然在小哥的实验过程中,并没有看到训练时间或内存占用方面有任何改善。

但他认为,这种方法在其它实验中可能会提供帮助,尤其是在不使用单一 GPU 的大模型方面。

模型评估和推理中的优化

在模型评估和推理期间,梯度不需要用于模型的前向传递。

因此,可以将评估代码包裹在一个 torch.no_grad 上下文管理器中。

这可以防止在前向传递过程中的存储梯度,从而减少内存占用。

如此一来,就可以将更大的 batch 送入模型,让评估和推理变得更快。

效果如何?

介绍了这么多,你肯定想知道上述这些方法,具体起到了怎样的作用。

小哥为此做了一张表格,详解了方法的加速效果。

那么这些方法,是否对在做机器学习实验的你有所帮助呢?

快去试试吧~

参考链接:

https://devblog.pytorchlightning.ai/how-we-used-pytorch-lightning-to-make-our-deep-learning-pipeline-10x-faster-731bd7ad318a

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