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摘要: 本文就带大家了解在昇腾平台上对TensorFlow训练网络进行性能调优的常用手段。
本文分享自华为云社区《 在昇腾平台上对TensorFlow网络进行性能调优 》,作者:昇腾CANN .
用户将TensorFlow训练网络迁移到昇腾平台后,如果存在性能不达标的问题,就需要进行调优。本文就带大家了解在昇腾平台上对TensorFlow训练网络进行性能调优的常用手段.
首先了解下性能调优的全流程:
当TensorFlow训练网络性能不达标时,首先可尝试昇腾平台提供的“三板斧”操作,即上图中的“基本提升手段”:使能自动混合精度 > 进行亲和接口的替换 > 使能训练迭代循环下沉 > 使用AOE工具进行调优.
基本调优操作完成后,需要再次执行模型训练并评估性能,如果性能达标了,调优即可结束;如果未达标,需要使用Profling工具采集详细的性能数据进一步分析,从而找到性能瓶颈点,并进一步针对性的解决,这部分调优操作需要用户有一定的经验,难度相对较大,我们将这部分调优操作称为进阶调优.
本文主要带大家详细了解基本调优操作,即上图中的灰色底纹部分.
混合精度是业内通用的性能提升方式,通过降低部分计算精度提升数据计算的并行度。混合计算训练方法通过混合使用float16和float32数据类型来加速深度神经网络的训练过程,并减少内存使用和存取,从而可以提升训练网络性能,同时又能基本保证使用float32训练所能达到的网络精度.
Ascend平台提供了“precision_mode”参数用于配置网络的精度模式,用户可以在训练脚本的运行配置中添加此参数,并将取值配置为“allow_mix_precision”,从而使能自动混合精度,下面以手工迁移的训练脚本为例,介绍配置方法.
npu_config= NPURunConfig( model_dir = FLAGS.model_dir, save_checkpoints_steps =FLAGS.save_checkpoints_steps, session_config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,log_device_placement= False), precision_mode = " allow_mix_precision " )
config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement= True) custom_op = config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add() custom_op.name = " NpuOptimizer " custom_op.parameter_map[ " use_off_line " ].b = True custom_op.parameter_map[ " precision_mode " ].s = tf.compat.as_bytes( " allow_mix_precision " ) … with tf.Session(config =config) as sess: print(sess.run(cost))
针对TensorFlow训练网络中的dropout、gelu接口,Ascend平台提供了硬件亲和的替换接口,从而使网络获得更优性能.
layers = npu_ops.dropout()
from
npu_bridge.estimator.npu import npu_convert_dropout
例如,TensorFlow原始代码:
迁移后的代码:
from npu_bridge.estimator.npu_unary_ops import npu_unary_ops layers = npu_unary_ops.gelu(x)
训练迭代循环下沉是指在Host调用一次,在Device执行多次迭代,从而减少Host与Device间的交互次数,缩短训练时长。用户可通过iterations_per_loop参数指定训练迭代的次数,该参数取值大于1即可使能训练迭代循环下沉的特性.
使用该特性时,要求训练脚本使用TF Dataset方式读数据,并开启数据预处理下沉,即enable_data_pre_proc开关配置为True,例如sess.run配置示例如下:
custom_op.parameter_map[ " enable_data_pre_proc " ].b = True
其他使用约束,用户可参见 昇腾文档中心的《TensorFlow模型迁移和训练指南》.
Estimator模式下,通过NPURunConfig中的iterations_per_loop参数配置训练迭代循环下沉的示例如下:
session_config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement= True) config = NPURunConfig(session_config=session_config, iterations_per_loop= 10 )
昇腾平台提供了AOE自动调优工具,可对网络进行子图调优、算子调优与梯度调优,生成最优调度策略,并将最优调度策略固化到知识库。模型再次训练时,无需开启调优,即可享受知识库带来的收益.
建议按照如下顺序使用AOE工具进行调优:
训练场景下使能AOE调优有两种方式:
# 1 :子图调优 # 2 :算子调优 # 4 :梯度调优 export AOE_MODE = 2
sess.run模式,训练脚本修改方法如下:
custom_op.parameter_map[ " aoe_mode " ].s = tf.compat.as_bytes( " 2 " )
estimator模式下,训练脚本修改方法如下:
config = NPURunConfig( session_config = session_config, aoe_mode = 2 )
以上就是TensorFlow网络在昇腾平台上进行性能调优的常见手段。关于更多文档介绍,可以在 昇腾文档中心 查看,您也可在 昇腾社区在线课程 板块学习视频课程,学习过程中的任何疑问,都可以在 昇腾论坛 互动交流! 。
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最后此篇关于在昇腾平台上对TensorFlow网络进行性能调优的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于在昇腾平台上对TensorFlow网络进行性能调优的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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