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我想使用批量梯度下降训练神经网络,但我想并行化该过程。我想将批处理分成小批处理,跨进程分配梯度计算,然后将它们带回主进程对它们进行平均并将它们应用于训练。
作为一个简单的示例,使用此脚本在抛物线 y = x^2 的 N 个数据点上训练神经网络:
import tensorflow as tf
import numpy as np
def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
biases = tf.Variable(tf.random_normal([1, out_size]))
Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
if activation_function is None:
outputs = Wx_plus_b
else:
outputs = activation_function(Wx_plus_b)
return outputs
# Make up some real data
N = 50
x_data = np.linspace(-2, 2, N)[:, np.newaxis]
noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape)
y_data = np.square(x_data) # - 0.5 + noise
# Define placeholder for x_data and y_data
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
""" Build the network"""
# Add hidden layer
l1 = add_layer(xs, 1, 5, activation_function=tf.tanh)
# Add output layer
prediction = add_layer(l1, 5, 1, activation_function=None)
# Define loss
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction), reduction_indices=[1]))
# Define optimizer
opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=1e-2)
# Compute the gradients for a list of variables.
grads_and_vars = opt.compute_gradients(loss)
# Ask the optimizer to apply the gradients
train_opt = opt.apply_gradients(grads_and_vars)
# Initialize global variables
sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
for i in range(2000):
# training
sess.run(train_opt, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})
if i % 50 == 0:
prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={xs: x_data})
print(sess.run(loss, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}))
我想要并行化的部分是梯度的计算,然后我想将这些梯度带回主进程进行平均,然后应用于训练步骤。我想将 x_data
中的 N 个数据点拆分到 P 个进程上。
我认为这就是所谓的“同步训练”,我看过相关资源,但没有人解释它。
如何以同步方式并行化这个简单的示例?
最佳答案
您可能不会找到太多关于同步训练的内容,因为它大多被异步训练所取代。
在同步梯度下降中,所有小批量都必须完成,并且它们各自的梯度都同时应用以更新网络参数。在异步情况下,每当一个小批量的梯度可用时,网络参数就会更新。这些更新或多或少是随机的。看起来这个方法无效:例如,假设网络参数已经迭代了 1342 次,并且您开始计算某个小批量的梯度。当计算完成时,网络参数可能已更新 1349 次,因为 7 个较旧的小批量报告了它们的梯度。因此,您将对网络参数应用梯度校正,这些参数不是在计算开始时指定的参数。
从我上面写的内容看来,异步下降是错误的,但你必须明白,随机梯度下降是一个草率/不精确的过程,并且通过异步更新添加额外的草率并不是有害的。另一方面,在进行同步更新时,某些 GPU 会经常处于空闲状态,因为它们必须等待所有其他 GPU 完成。
我很快尝试在网上找到有关此问题的适当引用资料,但找不到。我记得使用异步更新的技巧被不同的小组多次重新发现。有这个老paper来自 Jeff Dean,但他们不分析同步与异步。
官方 tensorflow 文档有一个示例 asynchronous training ,但可能有更好的教程。
我上面链接的网页也指向这个synchronous training example .
关于python - TensorFlow 并行平均小批量梯度,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45767480/
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代码取自:- http://adventuresinmachinelearning.com/python-tensorflow-tutorial/ import tensorflow as tf fr
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