Tensorflow实现多GPU并行方式

下面我将详细讲解TensorFlow实现多GPU并行方式的攻略。

1. 准备工作

在进行多GPU并行的实现前，需要进行一些准备工作：

• 安装tensorflow-gpu包，以支持GPU运算。
• 确保所有GPU的驱动和CUDA和cuDNN库的版本相同，以便进行GPU之间的数据传输。
• 配置环境变量，以确保TensorFlow能够找到这些库和驱动。

2. 数据并行

数据并行是一种常见的多GPU并行方式，它的基本思想是将输入数据拆分为多份，在每个GPU上分别进行计算，最后将计算结果进行合并。下面是一个使用数据并行进行模型训练的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型
def build_model(input_shape):
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=input_shape),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
        ])
    return model

# 定义数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32').reshape(-1, 28,28,1) / 255.0
x_test = x_test.astype('float32').reshape(-1, 28,28,1) / 255.0
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

# 分配任务
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = build_model(input_shape=x_train.shape[1:])
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
batch_size = 32
num_epochs = 5
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
train_dataset = train_dataset.batch(batch_size)
train_dataset = train_dataset.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)
with strategy.scope():
    model.fit(train_dataset, epochs=num_epochs)

该示例中，使用MirroredStrategy实现数据并行，将模型的训练过程分摊在多个GPU上，同时使用from_tensor_slices方法将训练数据转化为tf.data.Dataset类型，以便进行批量处理和预取数据。

3. 模型并行

模型并行是另一种常见的多GPU并行方式，它的基本思想是将模型的不同部分分配到不同的GPU上进行并行计算。下面是一个使用模型并行进行模型训练的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型
def build_model(input_shape):
    input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape)
    conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu')(input_layer)
    maxpool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2))(conv1)
    conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu')(maxpool1)
    maxpool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2))(conv2)
    flatten = tf.keras.layers.Flatten()(maxpool2)
    dense1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(flatten)

    # 分配给第一个GPU
    with tf.device('/GPU:0'):
        output1 = tf.keras.layers.Dense(32, activation='softmax', name='output1')(dense1)
    # 分配给第二个GPU
    with tf.device('/GPU:1'):
        output2 = tf.keras.layers.Dense(32, activation='softmax', name='output2')(dense1)
    # 合并输出结果
    combined_output = tf.keras.layers.concatenate([output1, output2])

    model = tf.keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=combined_output)
    return model

# 定义数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32').reshape(-1, 28,28,1) / 255.0
x_test = x_test.astype('float32').reshape(-1, 28,28,1) / 255.0
y_train1 = tf.keras.utils.to_categorical(y_train % 5, num_classes=5)
y_train2 = tf.keras.utils.to_categorical(y_train // 5, num_classes=2)
y_test1 = tf.keras.utils.to_categorical(y_test % 5, num_classes=5)
y_test2 = tf.keras.utils.to_categorical(y_test // 5, num_classes=2)
y_train = [y_train1, y_train2]
y_test = [y_test1, y_test2]

# 分配任务
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = build_model(input_shape=x_train.shape[1:])
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
batch_size = 32
num_epochs = 5
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
train_dataset = train_dataset.batch(batch_size)
train_dataset = train_dataset.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)
with strategy.scope():
    model.fit(train_dataset, epochs=num_epochs)

该示例中，使用MirroredStrategy实现模型并行，将模型的不同部分分配给不同的GPU进行计算，同时使用Input和concatenate方法将模型的不同部分进行连接。

4. 总结

本文介绍了在TensorFlow中实现多GPU并行的两种常见方式：数据并行和模型并行。两种方式都使用MirroredStrategy实现，并且都需要进行一定的准备工作。在代码示例中，分别演示了使用数据并行和模型并行训练模型的方法，供读者参考。