Вопрос или проблема
Простая модель CNN была обучена на процессоре Apple и на графическом процессоре Apple, и производительность обеих моделей была оценена на тестовом наборе данных; модель, обученная на процессоре Apple, показала точность 98%, в то время как модель, обученная на графическом процессоре, показала точность 10%.
Обе модели одинаковы, и ниже приведен код, использованный для обучения и тестирования модели. Для создания модели использовался PyTorch.
ЦП
for epoch in trange(3):
for images, labels in tqdm(train_loader):
optimizer.zero_grad()
x = images
y = model(x)
loss = criterion(y, labels)
loss.backward()
optimizer.step() #Обновление весов
ГП
for epoch in trange(3):
for images, labels in tqdm(train_loader):
images, labels = images.to(device).float(), labels.to(device).float()
optimizer.zero_grad()
x = images
y = model_gpu(x).to(device)
loss = criterion(y, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
Тестирование модели
ГП
m = model_gpu.to("cpu") #перенос модели на ЦП
correct = 0
total = len(mnist_test)
with torch.no_grad():
for images, labels in tqdm(test_loader):
images, labels = images, labels
x = images
y = m(x)
predictions = torch.argmax(y, dim=1)
correct += torch.sum((predictions == labels).float())
print('Тестовая точность: {}'.format(correct/total))
Также пытались протестировать на графическом процессоре, но результаты были такими же.
ЦП
correct = 0
total = len(mnist_test)
with torch.no_grad():
for images, labels in tqdm(test_loader):
# Прямое распространение
x = images
y = model(x)
predictions = torch.argmax(y, dim=1)
correct += torch.sum((predictions == labels).float())
print(f'Тестовая точность: ',{correct/total})
Ответ или решение
Вопрос о том, почему модель, обученная на графическом процессоре (GPU) Apple, демонстрирует худшие результаты по сравнению с моделью, обученной на центральном процессоре (CPU) Apple M2, требует внимательного рассмотрения факторов, связанных с процессом обучения и тестирования моделей в PyTorch. В данной ситуации точность модели, обученной на CPU, составила 98%, тогда как модель, обученная на GPU, показала лишь 10%. Рассмотрим ключевые моменты, которые могут объяснить эту разницу в производительности.
1. Качество данных и предобработка
Первый фактор, который стоит рассмотреть — это наличие ошибок в предобработке данных. Когда данные передаются на GPU, важно убедиться, что данные и метки правильно преобразуются перед передачей в модель. В коде для GPU видим, что изображения и метки преобразуются в float и отправляются на устройство. Если в процессе передаются некорректо подготовленные данные (например, не нормализованные изображения), это может негативно сказаться на результатах.
2. Правильная инициализация модели
Проведение обучения на GPU без явной настройки устройства может привести к ситуациям, когда значимые параметры модели не инициализируются должным образом. В коде видно: model_gpu(x).to(device). Это обращение может подразумевать, что модель выделяется на GPU в процессе выполнения. Однако, если модель не корректно инициализируется, это может привести к тому, что веса модели будут инициализированы случайным образом, что скажется на конечной точности.
3. Оптимизация и шаг обучения
Оптимизация — это критически важный процесс, и методы, используемые для обновления весов модели, могут варьироваться. Неправильный выбор функции потерь или скорости обучения (learning rate) при обучении на GPU может вызвать проблемы. Убедитесь, что параметры такого рода одинаковы для обеих платформ во избежание несостыковок.
4. Перенос модели на CPU для тестирования
Перенос модели на CPU в процессе тестирования может также сыграть значительную роль. Код для тестирования на GPU и CPU отличается в части передачи данных. Для GPU в коде модели (данные, которые передаются на тестовую выборку) должны быть также перенесены на соответствующее устройство. Если данные передаются только на CPU без соответствующей инициализации в CUDA, то это может привести к снижению производительности из-за несоответствий.
5. Ошибка в обработке вывода модели
Проблемы с обработкой вывода модели также могут повлиять на результаты. Следует внимательно просмотреть код, в котором осуществляются прогнозы. Ошибки в манипуляциях с тензорами, такие как несоответствующие размеры или неправильное разбиение на батчи, могут привести к несоответствиям между предсказаниями и истинными метками.
Подведение итогов
Причины разной точности моделей, обученных на CPU и GPU, могут быть многообразными: от предобработки данных до вопросов инициализации и корректности обработки результатов. Рекомендуется провести тщательный аудит всех этапов — от загрузки данных до тестирования на выборке, проверить все трансформации, обучающие параметры и адаптации к различным устройствам. Это позволит выявить и устранить возможные проблемы, что приведет к улучшению показателей производительности модели на GPU.
При правильной настройке и предобработке данных использование GPU обычно дает значительные преимущества по сравнению с CPU, особенно при работе с большими объемами данных и сложными архитектурами нейронных сетей.