Keras многопроцессорная в vast.ai

Вопрос или проблема

if multi_GPU and n_GPUs > 1:
    model = multi_gpu_model(model)

Ответ или решение

Использование нескольких GPU с Keras на Vast.ai: Решение проблемы с атрибутом

Введение

Когда дело доходит до разработки и развертывания моделей глубокого обучения, использование нескольких графических процессоров (GPU) может значительно ускорить процесс обучения. Однако пользователи иногда сталкиваются с проблемами совместимости, как это произошло с вашим проектом на платформе Vast.ai. В данной статье мы подробно рассмотрим ошибку, которую вы получили при использовании keras.utils.multi_gpu_model, и предложим оптимальное решение.

Описание проблемы

Вы столкнулись с ошибкой:

AttributeError: module 'tensorflow_core._api.v2.config' has no attribute 'experimental_list_devices'

Это произошло при попытке работы с несколькими GPU. Использование образа tensorflow/tensorflow:nightly-gpu-py3 может вызывать проблемы, так как последние версии TensorFlow нередко могут содержать нестабильные или несовместимые изменения API.

Причины ошибки

Ошибка вызвана отсутствием определённого атрибута в последних версиях TensorFlow. При использовании multi_gpu_model Keras ожидает, что некоторые функции и методы, касающиеся конфигурации GPU, будут доступны, что может не так работать в новых сборках TensorFlow, особенно в ночных (nightly) версиях. Это общая проблема, с которой сталкиваются разработчики, работающие с последними версиями TensorFlow, которые, как правило, не тестировались на compatibility с предыдущими версиями Keras.

Предложенное решение

Вы нашли пути решения проблемы, изменив используемый Docker-образ на более старую версию TensorFlow (2.0.0). Это хороший подход, учитывая, что стабильные версии, как правило, лучше адаптированы и протестированы с существующими библиотеками.

Шаги для запуска на Vast.ai с использованием нескольких GPU:

1. Выбор стабильного Docker-образа: вместо tensorflow/tensorflow:nightly-gpu-py3, можно использовать стабильные версии, например, tensorflow/tensorflow:2.0.0-gpu.

2. Проверка установки и доступных GPU: Убедитесь, что в вашем окружении правильно установлены необходимые библиотеки, используя команду:

   from tensorflow.python.client import device_lib
   print(device_lib.list_local_devices())

3. Использование multi_gpu_model: После настройки среды вы можете продолжить использование функции multi_gpu_model. Пример кода для мультипроцессорного обучения:

   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import Dense
   from keras.utils import multi_gpu_model
   
   # Определение вашей базовой модели
   model = Sequential()
   model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(input_shape,)))
   model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
   
   # Конвертация модели для работы на нескольких GPU
   parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=2)  # Укажите количество GPU
   parallel_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
   
   # Обучение модели
   parallel_model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128)

4. Тестирование работоспособности: Убедитесь, что ваша модель правильно обучается и что памятьGPT распределяется между всеми активными устройствами.

Заключение

Адаптация и настройка среды для успешного обучения моделей глубокого обучения может быть непростой задачей, особенно при работе с несколькими GPU и изменениями в API. В вашем случае переход на стабильную версию TensorFlow 2.0.0 помог избежать проблем с несовместимостью, что позволило вам использовать все доступные ресурсы. Рекомендуем всегда использовать стабильные версии при разработке и, если необходимо, тестировать новые функции в изолированной среде.

Обращайтесь к сообществу и документации TensorFlow и Keras для получения помощи и обновлений по новым версиям. Надеемся, что это руководство поможет вам оптимизировать работу с глубокими нейронными сетями на платформе Vast.ai.