Модель Keras работает медленно, предположительно из-за вызова error_handler.

Вопрос или проблема

from PySide6.QtCore import QObject, Signal, Slot
import numpy as np
from keras.models import load_model
import keras
from profilehooks import profile

class Predictor(QObject):

    detected = Signal()

    def __init__(self, parent=None):
        super().__init__(parent)
        self.__model = load_model("keras/model.keras")

    @profile(stdout=False, filename="baseline.prof")
    @Slot(np.ndarray, np.ndarray)
    def accept_new_sample(self, sample):
        # Образец - это всего лишь один образец, а не пакет
        pred = self.__model(sample, training=False).numpy()[0,0]
        if pred > 0.5:
            self.detected.emit()

model = Sequential()
model.add(Input(shape=(10000, 1)))
model.add(Conv1D(filters=10, kernel_size=1000))
model.add(Conv1D(filters=10, kernel_size=300))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

Ответ или решение

Использование Keras для разработки глубоких нейронных сетей стало распространенной практикой среди разработчиков. Однако иногда модель может вызывать неожиданные проблемы с производительностью, особенно когда она интегрируется в реальные приложения. В вашем случае многие вызовы к функции error_handler, взятые из модуля traceback_utils.py, могут быть источником замедления работы модели. В этом ответе мы рассмотрим, как можно уменьшить количество вызовов к этой функции и оптимизировать производительность модели.

Анализ Проблемы

Описание ситуации

Вы создали и обучили глубокую модель, и теперь пытаетесь интегрировать её в приложение. В процессе профилирования кода выясняется, что время выполнения метода accept_new_sample составляет 0.069 ms, но при этом количество вызовов функции error_handler (из traceback_utils.py) значительно увеличено, что приводит к замедлению выполнения.

Вызовы error_handler

В Keras вызов error_handler в основном ассоциирован с обработкой исключений и предупреждений, что может указывать на существующие проблемы в конфигурации вашей модели или в данных, которые вы передаете. Частые вызовы error_handler могут вызывать значительные накладные расходы.

Рекомендации по Оптимизации

1. Проверка Данных: Убедитесь, что входные данные имеют правильный формат, соответствующий ожиданиям модели. В данном случае, если sample не соответствует ожидаемым размерностям или типам, это может вызывать исключения и, как следствие, частые вызовы к error_handler.

2. Простая Проверка Входных Данных: Перед передачей данных в модель, добавьте некоторые проверки:

   if sample.shape != (1, 10000, 1):
      raise ValueError("Sample shape is incorrect")

3. Настройки TensorFlow: Убедитесь, что в вашей конфигурации TensorFlow включены оптимизации производительности, такие как XLA (Accelerated Linear Algebra). Это может значительно ускорить выполнение кода, особенно для глубоких сетей.

   import tensorflow as tf
   tf.config.optimizer.set_jit(True)  # Включить XLA

4. Распараллеливание Выполнения: Если вы принимаете много входных данных одновременно, подумайте о том, чтобы обрабатывать их в батчах, а не по отдельности. Это позволит вашему процессору / GPU использовать свои ресурсы более эффективно.

5. Использование Сложных Структур иupo cекции: Если ваши данные позволяют это, попробуйте использовать более сложные и эффективные конструкции, такие как tf.data.Dataset, чтобы предварительно загружать и обрабатывать данные.

6. Прямой Вывод Логов: Включите уровень логирования для Keras, чтобы получать информацию о том, что происходит во время выполнения:

   import logging
   logging.basicConfig(level=logging.INFO)

7. Профилирование Кода: Продолжайте использовать инструменты профилирования, такие как cProfile или line_profiler, для более глубокого анализа функциональности вашего кода, чтобы точно определить, где возникают замедления.

8. Обновление Библиотек: Убедитесь, что вы используете последние версии Keras и TensorFlow, так как в новых версиях часто улучшаются производительность и исправляются ошибки.

Заключение

Оптимизация производительности моделей глубинного обучения требует комплексного подхода, который включает проверку данных, правильные настройки и использование эффективных инструментов и библиотек. Анализ вызовов error_handler является важным шагом в определении узких мест в производительности. Следуя вышеизложенным рекомендациям, вы сможете сократить время выполнения метода accept_new_sample и улучшить общую производительность вашей модели.