keras tensorflow 实现在python下多进程运行

下面是Keras + Tensorflow在Python下多进程运行的攻略及两条示例说明。

什么是Keras?

Keras是一个高度模块化的深度学习和人工神经网络 Python 库，它可以作为 TensorFlow, CNTK 和 Theano 的用户友好的接口。

什么是Tensorflow?

TensorFlow是一个用于人工智能和机器学习的开源框架，开发者可以用它来构建深度学习模型。

多进程运行

在进行深度学习和人工神经网络训练时，使用GPU进行加速可以大大提高训练速度。而多进程运行可以让我们充分利用GPU的性能。

在Python中，可以使用multiprocessing库实现多进程，同时，Keras和TensorFlow都提供了多进程的支持。

以下是两个具体的例子。

示例一

在多进程训练模型时，我们通常需要对数据进行预处理，以减小每个进程所处理的数据的内存开销，同时加快数据预处理的速度。

以下是示例代码：

from multiprocessing import Process, Queue
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

def load_data(q, batch_size=32):
    datagen = ImageDataGenerator(
        rescale=1./255,
        shear_range=0.2,
        zoom_range=0.2,
        horizontal_flip=True)
    while True:
        batch = np.zeros((batch_size, 224, 224, 3), dtype=np.float32)
        for i in range(batch_size):
            x = next(datagen.flow_from_directory('data/train', target_size=(224, 224), class_mode=None))
            batch[i,:,:,:] = x
        q.put(batch)

def train_model():
    model = ...
    q = Queue(maxsize=10)
    p = Process(target=load_data, args=(q,))
    p.start()
    while True:
        batch = q.get()
        model.fit(batch, batch_labels)

在上面的代码中，load_data函数负责预处理数据，并将处理好的数据加入队列；train_model函数负责模型训练，每次从队列中取出一个批次的数据进行训练。

示例二

以下是另一个多进程训练模型的示例代码：

from multiprocessing import Pool
import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten

def train_model(args):
    idx, data, labels = args
    input = Input(shape=(256, 256, 3))
    x = Conv2D(32, (3, 3))(input)
    x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
    x = Conv2D(64, (3, 3))(x)
    x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
    x = Conv2D(128, (3, 3))(x)
    x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
    x = Flatten()(x)
    x = Dense(512)(x)
    output = Dense(10, activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs=input, outputs=output)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
    model.fit(data, labels, batch_size=32, epochs=10)
    model.save('model_{}.h5'.format(idx))

def main():
    p = Pool(4)
    data = np.zeros((100, 256, 256, 3), dtype=np.float32)
    labels = np.zeros((100, 10), dtype=np.float32)
    for i in range(4):
        args = [(i*25+j, data[j*25:(j+1)*25], labels[j*25:(j+1)*25]) for j in range(4)]
        p.map(train_model, args)

在上面的代码中，我们使用Pool创建了4个进程，并将训练数据分成4份，每个进程负责训练一份数据，最后将训练好的模型保存下来。