【PyTorch】模型训练过程优化分析

1. 模型训练过程划分

  • 主过程在__main__下。
if __name__ == '__main__':
	...
  • 主过程分为定义过程数据集配置过程训练循环

1.1. 定义过程

1.1.1. 全局参数设置

参数名 作用
num_epochs 指定在训练集上训练的轮数
batch_size 指定每批数据的样本数
num_workers 指定加载数据集的进程数
prefetch_factor 指定每个进程的预加载因子(要求num_workers>0
device 指定模型训练使用的设备(CPU或GPU)
lr 学习率,控制模型参数的更新步长

1.1.2. 模型定义

组件 作用
writer 定义tensorboard的事件记录器
net 定义神经网络结构
net.apply(init_weights) 模型参数初始化
criterion 定义损失函数
optimizer 定义优化器

1.2. 数据集加载过程

1.2.1. Dataset类:创建数据集

  • 作用:定义数据集的结构和访问数据集中样本的方式。定义过程中通常需要读取数据文件,但这并不意味着将整个数据集加载到内存中
  • 如何创建数据集
    • 继承Dataset抽象类自定义数据集
    • TensorDataset类:通过包装张量创建数据集

1.2.2. Dataloader类:加载数据集

  • 作用:定义数据集的加载方式,但这并不意味着正在加载数据集
    • 数据批量加载:将数据集分成多个批次(batches),并逐批次地加载数据。
    • 数据打乱(可选):在每个训练周期(epoch)开始时,DataLoader会对数据集进行随机打乱,以确保在训练过程中每个样本被均匀地使用。
  • 主要参数
    参数 作用
    dataset 指定数据集
    batch_size 指定每批数据的样本数
    shuffle=False 指定是否在每个训练周期(epoch)开始时进行数据打乱
    sampler=None 指定如何从数据集中选择样本,如果指定这个参数,那么shuffle必须设置为False
    batch_sampler=None 指定生成每个批次中应包含的样本数据的索引。与batch_size、shuffle 、sampler and drop_last参数不兼容
    num_workers=0 指定进行数据加载的进程数
    collate_fn=None 指定将一列表的样本合成mini-batch的方法,用于映射型数据集
    pin_memory=False 是否将数据缓存在物理RAM中以提高GPU传输效率
    drop_last=False 是否在批次结束时丢弃剩余的样本(当样本数量不是批次大小的整数倍时)
    timeout=0 定义在每个批次上等待可用数据的最大秒数。如果超过这个时间还没有数据可用,则抛出一个异常。默认值为0,表示永不超时。
    worker_init_fn=None 指定在每个工作进程启动时进行的初始化操作。可以用于设置共享的随机种子或其他全局状态。
    multiprocessing_context=None 指定多进程数据加载的上下文环境,即多进程库
    generator=None 指定一个生成器对象来生成数据批次
    prefetch_factor=2 控制数据加载器预取数据的数量,默认预取比实际所需的批次数量多2倍的数据
    persistent_workers=False 控制数据加载器的工作进程是否在数据加载完成后继续存在

1.3. 训练循环

  • 外层循环控制在训练集上训练的轮数
for epoch in trange(num_epochs):
	...
  • 循环内部主要有以下模块:
    • 训练模型
    for X, y in dataloader_train:
        X, y = X.to(device), y.to(device)
        loss = criterion(net(X), y)
        optimizer.zero_grad()
        loss.mean().backward()
        optimizer.step()
    
    • 评估模型
      • 每轮训练后在数据集上损失
        • 每轮训练损失
        • 每轮测试损失
    def evaluate_loss(dataloader):
    	"""评估给定数据集上模型的损失"""
    	metric = d2l.Accumulator(2)  # 损失的总和, 样本数量
        with torch.no_grad():
            for X, y in dataloader:
                X, y = X.to(device), y.to(device)
                loss = criterion(net(X), y)
                metric.add(loss.sum(), loss.numel())
            return metric[0] / metric[1]
    

2. 模型训练过程优化的总体思路

注意: 以下只区分变量、对象是在GPU还是在CPU内存中处理。实际处理过程使用的硬件是CPU、内存和GPU,其中CPU有缓存cache,GPU有显存。忽略具体的数据传输路径和数据处理设备。谈GPU包括GPU和显存,谈CPU内存包括CPU、缓存cache和内存

主过程 子过程 追踪情况
定义过程 全局参数设置 变量的定义都是由CPU完成的
模型定义
  • 对象的定义都是由CPU完成的
  • 模型参数和梯度信息可以转移到GPU
数据集配置过程 —— 对象的定义都是由CPU完成的
训练循环 训练模型
  • 每批数据的加载是由CPU完成的,先加载到CPU内存,然后可以转移到GPU
  • 数据的前向传播可以由GPU完成
  • 误差反向传播(包括梯度计算)可以由GPU完成的
  • 模型参数更新可以由GPU完成的
评估模型
  • 每批数据的加载是由CPU完成的,先加载到CPU内存,然后可以转移到GPU
  • 数据的前向传播可以由GPU完成,此时可以禁用自动求导机制

由此,要提升硬件资源的利用率和训练效率,总体上有以下角度:

2.1. 提升数据从硬盘转移到CPU内存的效率

  • 如果数据集较小,可以一次性读入CPU内存,之后注意要num_workers设置为0,由主进程加载数据集。否则会增加多余的过程(数据从CPU内存到CPU内存),而且随进程数num_workers增加而增加。
  • 如果数据集很大,可以采用多进程读取num_workers设置为大于0的数,小于CPU内核数,加载数据集的效率随着进程数num_workers增加而增加;也随着预读取因子prefetch_factor的增加而增加,之后大致不变,因为预读取到了极限。
  • 如果数据集较小,但是需要逐元素的预处理,可以采用多进程读取,以稍微增加训练时间为代价降低操作的复杂度。

2.2. 提升CPU的运算效率

2.3. 提升数据从CPU转移到GPU的效率

  • 数据传输未准备好也传输(即非阻塞模式):non_blocking=True
  • 将张量固定在CPU内存 :pin_memory=True

2.4. 提升GPU的运算效率

  • 使用自动混合精度(AMP,要求pytorch>=1.6.0):通过将模型和数据转换为低精度的形式(如FP16),可以显著减少GPU内存使用。

3. 模型训练过程优化分析

3.1. 定义过程

  • 特点:每次程序运行只需要进行一次。
  • 优化思路:将模型转移到GPU,同时non_blocking=True

3.2. 数据集加载过程

  • 特点:只是定义数据加载的方式,并没有加载数据。
  • 优化思路:合理设置数据加载参数,如
    • batch_size:一般取能被训练集大小整除的值。过小,则每次参数更新时所用的样本数较少,模型无法充分地学习数据的特征和分布,同时参数更新频繁,模型收敛速度提高,CPU到GPU的数据传输次数增加,CPU内存的消耗总量增加;过大,则每次参数更新时所用的样本数较多,模型性能更稳定,对GPU、CPU内存的单次消耗增加,对硬件配置要求更高,同时参数更新缓慢,模型收敛速度下降。
    • num_workers:取小于CPU内核数的合适值,比如先取CPU内核数的一半。过小,则数据加载进程少,数据加载缓慢;过大,则数据加载进程多,对CPU要求高,同时也影响效率。
    • pin_memory:当设置为True时,它告诉DataLoader将加载的数据张量固定在CPU内存中,使数据传输到GPU的过程更快。
    • prefetch_factor:决定每次从磁盘加载多少个batch的数据到内存中,预先加载batch越多,在处理数据时,不会因为数据加载的延迟而影响整体的训练速度,同时可以让GPU在处理数据时保持忙碌,从而提高GPU利用率;过大,则会导致CPU内存消耗增加。

3.3. 训练循环

  • 优化思路:
    • 训练和评估过程分离或者减少评估的次数:模型从训练到评估需要进行状态切换,模型评估过程开销很大。
    • 尽量使用非局部变量:减少变量、对象的创建和销毁过程

3.3.1. 训练模型

  • 特点:训练结构固定
  • 优化思路:
    • 将数据转移到GPU,同时non_blocking=True
    • 优化训练结构:比如使用自动混合精度:
    from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
    
    grad_scaler = GradScaler()
    for epoch in range(num_epochs):
        start_time = time.perf_counter()
        for X, y in dataloader_train:
            X, y = X.to(device, non_blocking=True), y.to(device, non_blocking=True)
            with autocast():
                loss = criterion(net(X), y)
                optimizer.zero_grad()
                grad_scaler.scale(loss.mean()).backward()
                grad_scaler.step(optimizer)
                grad_scaler.update()
    

3.3.2. 评估模型

  • 特点:评估结构固定
  • 优化思路:
    • 将数据转移到GPU,同时non_blocking=True
    • 减少不必要的运算:比如梯度计算,即:
    with torch.no_grad():
    	...
    
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THE END
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