一、Keras使用GPU训练模型
Keras是一个基于Python的深度学习框架,在进行深度学习任务时,使用GPU进行训练可以显著提升训练速度。Keras中使用GPU训练可以通过设置环境变量来实现,下面是使用TensorFlow作为后端的Keras代码示例:
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 只使用第一块GPU
import tensorflow as tf
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.compat.v1.Session(config=config)
from keras import backend as K
K.set_session(sess)
首先,需要设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定GPU编号。在上面的代码中,我们只使用了编号为0的GPU。接着,我们创建一个TensorFlow配置,并设置GPU显存动态增长。最后,使用Keras的backend API来将配置注入当前TensorFlow会话。
在Keras模型中,我们可以通过设置运算的backend来使用GPU加速运算。下面是一个使用GPU训练的Keras代码示例:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
在上面的代码中,Sequential是Keras模型中最简单的模型类型,在这个模型中,每个层次的输出都会作为下一层次的输入。我们添加两个Dense类型的层次,分别有10个和1个神经元,通过relu和sigmoid激活函数实现非线性变换。编译模型时,指定了损失函数和优化器。调用fit函数进行模型训练。
二、Keras使用GPU训练预测全为NaN
在Keras使用GPU训练预测时,如果出现了所有预测值都是NaN的情况,可能是由于以下原因:
1、出现了梯度爆炸或梯度消失,导致权重没有更新,从而预测结果都是NaN。
2、在batch norm正则化中,为了避免分母为零,会加入一个非常小的epsilon,如果epsilon设置得过小,也会导致所有预测结果都是NaN。
3、可能是数据预处理的问题,例如进行了过于激进的数据归一化处理。
针对以上问题,可以进行以下解决:
1、采用梯度剪切的技术,将过大或过小的梯度进行裁剪。Keras框架中可以采用GradientClipping回调函数进行梯度裁剪。例如:
from keras.callbacks import Callback
from keras import backend as K
def get_gradient_norm_func(model):
grads = K.gradients(model.total_loss, model.trainable_weights)
norm = K.sqrt(sum([K.sum(K.square(g)) for g in grads]))
inputs = model._feed_inputs + model._feed_targets + model._feed_sample_weights
func = K.function(inputs, [norm])
return func
class GradientClipping(Callback):
def __init__(self, model, clip_norm):
self.model = model
self.clip_norm = K.cast_to_floatx(clip_norm)
self.grad_norm_func = get_gradient_norm_func(model)
def on_batch_end(self, batch, logs=None):
norms = self.grad_norm_func([self.model._feed_inputs[0], self.model._feed_targets[0], self.model._feed_sample_weights[0]])[0]
clipped_norms = K.clip(norms, 0, self.clip_norm)
self.model.optimizer.get_updates(self.model.trainable_weights, [], self.model.total_loss)
for i, weight in enumerate(self.model.trainable_weights):
new_weight = weight - self.model.optimizer.lr * weight.gradient * (clipped_norms / (norms + K.epsilon()))
self.model.updates.append(K.update(weight, new_weight))
2、调整batch norm正则化中epsilon的值,确保其值不要设置得过小。例如:
from keras.layers import BatchNormalization
batch_norm = BatchNormalization(epsilon=1e-3)
3、对于数据预处理中归一化操作过于激进的情况,可以逐步调整预处理的参数,例如缩小归一化的范围,调整正则化参数等等。
三、其他Keras使用GPU训练相关技巧
1、在Keras中使用GPU训练时,可以通过训练指标来监测模型性能的提升。下面是一个准确率训练指标的示例:
from keras.metrics import binary_accuracy
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=[binary_accuracy])
2、在Keras中使用GPU训练时,可以通过回调函数来实现保存、早停、学习率调整等功能。下面是一个保存最优模型的回调函数:
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath='best_model.h5', monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min')
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[checkpoint])
3、在Keras中使用GPU训练时,可以通过使用预训练模型来加速训练。
下面是一个使用预训练模型的示例:
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adam
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(2, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
在上面的代码中,我们使用了预训练的VGG16模型来进行训练。首先,我们通过设置weights参数为'imagenet'来加载预训练的参数。接着,我们将所有层次都设置为不可训练,接着添加全局均值池化层和两个全连接层来扩展模型。最后,编译模型并开始训练。