Вопрос или проблема
Я пытаюсь автоматизировать (рекурсивно) перезапуск завершенной сессии обучения глубокого обучения в TensorFlow. В настоящее время для перезапуска я вручную перезапускаю ядро и заново запускаю код обучения.
Вопросы:
-
Я понимаю, что “при обучении моделей глубокого обучения параметры модели, активации и градиенты хранятся в памяти GPU.” Как очистить память GPU без необходимости вручную перезапускать мое ядро?
-
Когда я автоматизирую перезапуск обучения модели, нужно ли мне начинать с самого начала (импорт библиотек + предобработка данных) ИЛИ я могу просто начать с этапа построения и подгонки модели?
-
Как это реализовать?
Заранее спасибо!
Комментарий: вот как я вызываю, компилирую, подгоняю и сохраняю модель.
# Получить модель
def get_model():
return build_model(input_shape, n_classes)
uNet_model = get_model()
# Компилировать модель
uNet_model.compile(optimizer= tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001), loss="categorical_crossentropy", metrics=['accuracy'])
# Напечатать сводку модели
uNet_model.summary()
# Подгонка модели
# Это для модели с одним горячим кодированием: не разреженной
history = uNet_model.fit(train_rgb_input, train_mask_categorical,
batch_size=1,
epochs=1000,
validation_data=(val_rgb_input, val_mask_categorical),
# class_weight=class_weights,
verbose=1, shuffle=True)
# Сохранить модель
uNet_model.save("xxxx.hdf5")
Что вы имеете в виду под перезапуском обучения?
-
Переобучить вашу модель?
Тогда вам просто нужно перестроить модель (и удалить старую модель, чтобы освободить память GPU). -
Продолжить обучение
Если вы просто хотите продолжить обучение, например, потому что поняли, что модели нужно больше эпох, вы можете просто вызвать метод .fit снова.
Общее замечание: часто существует риск нехватки памяти GPU. TF должен автоматически освобождать выделенную память в настоящее время (например, пакеты ваших учебных данных), но если, например, у вас одновременно активно несколько моделей, вы все равно можете столкнуться с нехваткой памяти. Вы можете решить эту проблему позже, сохранив веса в виде массивов numpy (или просто сохранив их на диск). Затем вы можете загрузить их обратно в модель, когда они вам понадобятся.
Ответ или решение
Автоматизация перезапуска обучения модели глубокого обучения в TensorFlow
Ручной перезапуск сессий обучения в TensorFlow может быть утомительным и неэффективным. Рассмотрим, как можно автоматизировать этот процесс, чтобы обеспечить более удобную и экономную работу с ресурсами. Ответим на ваши вопросы по шагам.
1. Очистка памяти GPU
Одной из основных проблем является очищение памяти GPU, которое обычно требует перезапуска ядра. Однако есть способы освободить память без физического перезапуска:
- Использование Keras Clear Session: Функция
tf.keras.backend.clear_session()очищает всю граф-простейшую память. Это особенно полезно при многократной подгрузке и тренировке различных моделей.
import tensorflow as tf
# Очистка сеанса Keras
tf.keras.backend.clear_session()- Удаление модели: Убедитесь, что ссылки на ненужные объекты модели удаляются, чтобы Python мог освободить связанный с ними GPU-память.
del uNet_model- Переиспользуйте GPU-ресурсы: Используйте функцию
memory_growthв TensorFlow, чтобы GPU динамически выделял необходимый объем памяти.
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
try:
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
except RuntimeError as e:
print(e)2. Перезапуск обучения модели
Вопрос о том, откуда нужно начать при перезапуске обучения, зависит от вашей цели:
-
Повторное обучение модели: Если хотите переподготовить модель с нуля, вам нужно ее заново построить, компилировать и провести полный цикл обучения.
-
Продолжение обучения: Чтобы продолжить обучения, просто загрузите сохраненные параметры и вызовите
.fit()с новыми параметрами.
Если требуется только продолжить обучение, загрусти сохраненную модель с последнего чекпоинта:
from tensorflow.keras.models import load_model
# Загрузка ранее сохраненной модели
uNet_model = load_model("xxxx.hdf5")
# Продолжение обучения
uNet_model.fit(...)3. Имплементация автоматического перезапуска
Вы можете автоматизировать процесс с помощью скрипта, который определяет момент завершения обучения и инициирует перезапуск:
-
Использование обратного вызова (callback) для сохранения модели: Это позволит сохранить текущее состояние модели в файле, который можно будет загрузить при перезапуске.
-
Создание управляемого скрипта: Напишите Python-скрипт, который определяет завершение обучения (например, по условию достижения определенного числа эпох) и автоматически перезапускает процесс загрузки и тренировки модели.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
# Колбэк для сохранения модели
checkpoint = ModelCheckpoint("xxxx.hdf5", save_best_only=True, monitor='val_loss')
# Обучение с колбэком
history = uNet_model.fit(..., callbacks=[checkpoint])
# После достижения условия для перезапуска
if need_restart:
tf.keras.backend.clear_session()
uNet_model = load_model("xxxx.hdf5")
uNet_model.fit(...)Встраивание системы мониторинга и автоматического перезапуска обучения позволит вам сэкономить время и ресурсы, снизив необходимость вручную управлять памятью и процессами TensorFlow.