阅读 260

谷歌GPU云计算平台,免费又好用

最近一直在为深度学习模型训练而苦恼,NVIDIA GTX 960、2G显存,即使是跑迁移学习的模型,也慢的要死,训练过程中电脑还基本上动不了。曾考虑升级显卡,但当时买的是品牌机,可扩展性很差,必须要买一台新的主机。到京东上瞧了一下,RTX 2080 TI显卡的游戏主机,差不多需要两万,更别说那些支持多路显卡的深度学习主机。无奈之下,只好尝试一下谷歌的GPU云计算平台。谷歌的GPU云计算平台并不是新鲜事物,我在去年就写过关于它的两篇文章:

在那篇文章中,我写到了Google Colab的不足:

Google Colab最大的不足就是使用虚拟机,这意味着什么呢?

这意味着我们自行安装的库,比如Keras,在虚拟机重启之后,就会被复原。为了能够持久保存数据,我们可以借助Google Drive。还记得我们之前为了挂载Google Drive所做的操作吗?这也同样意味着重启之后,要使用Google Drive,又要把上面的步骤执行一遍。更糟糕的是,不仅仅是虚拟机重启会这样,在Google Colab的会话断掉之后也会这样,而Google Colab的会话最多能够持续12小时。

然而,经过这次的试用,感觉上述缺点还是可以克服的:

  1. 在Google Colab上安装软件特别快,毕竟主机运行在国外,所以不管是pip安装python软件包,还是用apt安装ubuntu安装包,都是飞快。只要我们把软件安装的命令保存下来,下次再运行就是点点鼠标的事情。
  2. Google提供了非常简单的脚本来挂载Google Drive,虽然仍然需要授权过程,但过程简化了许多。而且经过这几天的试用,即使重启runtime,也不需要重新挂载。
  3. Google Colab的硬件经过大幅升级,加上我们最多的是进行迁移学习的模型训练,这个训练量比起从头训练要小的多,也就是说我们通常并不需要在Google Colab上训练超过12小时。

在最新的Google Colab中,加强了和github的集成,我们编写的Jupyter Notebook可以非常方便的同步到github。

下面我就以 识狗君 这个小应用 (请参考:github.com/mogoweb/AID…) 说说如何在Google Colab上进行深度学习模型的训练。在这篇文章中你将学会:

  • 在Google Colab中使用Tensorflow 2.0 alpha
  • 挂载Google drive,并下载stanford 狗类别数据集到Google drive
  • 使用tensorflow dataset API加载图片集
  • 使用Tensorflow keras进行迁移学习,训练狗狗分类模型

如果你还没有使用过Google Colab,请参阅前面两篇文章。

安装tensorflow 2.0 alpha

!pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
复制代码

原来runtime的tensorflow版本是1.13,升级后根据提示,点击 RESTART RUNTIME 按钮,重启运行时。

在顶部的菜单选择 代码执行程序更改运行时类型,在笔记本设置硬件加速器,选择GPU。这里还有一个TPU的选项,但是尝试后,发现并没有什么效果,后续再研究。

可以检验一下版本是否正确,GPU是否启用:

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib

print(tf.__version__)
tf.test.is_gpu_available()
tf.test.gpu_device_name()
device_lib.list_local_devices()
复制代码

输出如下:

2.0.0-alpha0
True
'/device:GPU:0'
[name: "/device:CPU:0"
 device_type: "CPU"
 memory_limit: 268435456
 locality {
 }
 incarnation: 5989980768649980945, name: "/device:XLA_GPU:0"
 device_type: "XLA_GPU"
 memory_limit: 17179869184
 locality {
 }
 incarnation: 17264748630327588387
 physical_device_desc: "device: XLA_GPU device", name: "/device:XLA_CPU:0"
 device_type: "XLA_CPU"
 memory_limit: 17179869184
 locality {
 }
 incarnation: 6451752053688610824
 physical_device_desc: "device: XLA_CPU device", name: "/device:GPU:0"
 device_type: "GPU"
 memory_limit: 14892338381
 locality {
   bus_id: 1
   links {
   }
 }
 incarnation: 17826891841425573733
 physical_device_desc: "device: 0, name: Tesla T4, pci bus id: 0000:00:04.0, compute capability: 7.5"]
复制代码

可以看到,GPU用的是Tesla T4,这可是相当牛逼的显卡,有2560个CUDA核心,集成320个Tensor Core核心,FP32浮点性能8.1TFLOPS,INT4浮点性能最高260TFLOPS。

你还可以查看CPU和内存信息:

!cat /proc/meminfo
!cat /proc/cpuinfo
复制代码

挂载Google drive,并下载数据集

from google.colab import drive

drive.mount('/content/gdrive')
复制代码

运行后会出现一个链接,点击链接,进行授权,可以得到授权码,粘帖到框框中,然后回车,就可以完成挂载,是不是很方便?

挂载之后,Google云端硬盘的内容就位于 /content/gdrive/My Drive/ 下,我在Colab Notebooks下建立了一个AIDog的目录作为项目文件夹,将当前目录切换到该文件夹,方便后续的操作。

import os

project_path = '/content/gdrive/My Drive/Colab Notebooks/AIDog'  #change dir to your project folder
os.chdir(project_path)  #change dir
复制代码

现在当前目录就是 /content/gdrive/My Drive/Colab Notebooks/AIDog ,接下来下载并解压狗狗数据集:

!wget http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/images.tar
!tar xvf images.tar
复制代码

图片解压到Images文件夹,我们可以使用ls命令看看是否成功:

!ls ./Images
复制代码

使用tensorflow dataset API

图片文件按照类别分目录组织,我们可以手动将数据集划分为训练数据集和验证数据集,因为图片数量比较多,我们可以选择10%作为验证数据集:

  images_root = pathlib.Path(FLAGS.image_dir)

  all_image_paths = list(images_root.glob("*/*"))
  all_image_paths = [str(path) for path in all_image_paths]
  random.shuffle(all_image_paths)

  images_count = len(all_image_paths)
  print(images_count)

  split = int(0.9 * images_count)
  train_images = all_image_paths[:split]
  validate_images = all_image_paths[split:]

  label_names = sorted(item.name for item in images_root.glob("*/") if item.is_dir())
  label_to_index = dict((name, index) for index, name in enumerate(label_names))

  train_image_labels = [label_to_index[pathlib.Path(path).parent.name] for path in train_images]
  validate_image_labels = [label_to_index[pathlib.Path(path).parent.name] for path in validate_images]

  train_path_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images)
  train_image_ds = train_path_ds.map(load_and_preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)

  train_label_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.cast(train_image_labels, tf.int64))

  train_image_label_ds = tf.data.Dataset.zip((train_image_ds, train_label_ds))

  validate_path_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(validate_images)
  validate_image_ds = validate_path_ds.map(load_and_preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
  validate_label_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.cast(validate_image_labels, tf.int64))
  validate_image_label_ds = tf.data.Dataset.zip((validate_image_ds, validate_label_ds))

  model = build_model(len(label_names))
  num_train = len(train_images)
  num_val = len(validate_images)
  steps_per_epoch = round(num_train) // BATCH_SIZE
  validation_steps = round(num_val) // BATCH_SIZE
复制代码

其中加载和预处理图片的代码如下:

def preprocess_image(image):
  image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
  image = tf.image.resize(image, [299, 299])
  image /= 255.0  # normalize to [0,1] range
  # normalized to the[-1, 1] range
  image = 2 * image - 1

  return image

def load_and_preprocess_image(path):
  image = tf.io.read_file(path)
  return preprocess_image(image)
复制代码

使用tensorflow keras框架进行迁移学习

我们可以在inception v3的基础上进行迁移学习,保留除输出层之外所有层的结构,然后增加一个softmax层:

def build_model(num_classes):
  # Create the base model from the pre-trained model Inception V3
  base_model = keras.applications.InceptionV3(input_shape=IMG_SHAPE,
                                              # We cannot use the top classification layer of the pre-trained model as it contains 1000 classes.
                                              # It also restricts our input dimensions to that which this model is trained on (default: 299x299)
                                              include_top=False,
                                              weights='imagenet')
  base_model.trainable = False
  # Using Sequential API to stack up the layers
  model = keras.Sequential([
    base_model,
    keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
    keras.layers.Dense(num_classes,
                       activation='softmax')
  ])

  # Compile the model to configure training parameters
  model.compile(optimizer='adam',
                loss='sparse_categorical_crossentropy',
                metrics=['accuracy'])
  return model
复制代码

接下来喂入dataset,进行训练,需要注意的是,Google的官方文档上的示例对ds做了一个shuffle的操作,但在实际运行中,这个操作特别占用内存,其实在前面的代码中,我们已经对Images文件的加载做了shuffle处理,所以这里其实不用额外做一次shuffle:

  model = build_model(len(label_names))
  ds = train_image_label_ds
  ds = ds.repeat()
  ds = ds.batch(BATCH_SIZE)
  # `prefetch` lets the dataset fetch batches, in the background while the model is training.
  ds = ds.prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

  model.fit(ds,
            epochs=FLAGS.epochs,
            steps_per_epoch=steps_per_epoch,
            validation_data=validate_image_label_ds.repeat().batch(BATCH_SIZE),
            validation_steps=validation_steps,
            callbacks=[tensorboard_callback, model_checkpoint_callback])
复制代码

在Google Colab上训练,一个epoch只需要一分多钟,经过实验,差不多10个epoch,验证数据集的精度就可以趋于稳定,所以整个过程大约十几分钟,远远低于系统限制的十二个小时。

W0513 11:13:28.577609 139977708910464 training_utils.py:1353] Expected a shuffled dataset but input dataset `x` is not shuffled. Please invoke `shuffle()` on input dataset.
Epoch 1/10
358/358 [==============================] - 80s 224ms/step - loss: 1.2201 - accuracy: 0.7302 - val_loss: 0.4699 - val_accuracy: 0.8678
Epoch 2/10
358/358 [==============================] - 74s 206ms/step - loss: 0.4624 - accuracy: 0.8692 - val_loss: 0.4347 - val_accuracy: 0.8686
Epoch 3/10
358/358 [==============================] - 75s 209ms/step - loss: 0.3582 - accuracy: 0.8939 - val_loss: 0.4164 - val_accuracy: 0.8726
Epoch 4/10
358/358 [==============================] - 75s 210ms/step - loss: 0.2795 - accuracy: 0.9175 - val_loss: 0.4175 - val_accuracy: 0.8750
Epoch 5/10
358/358 [==============================] - 76s 213ms/step - loss: 0.2275 - accuracy: 0.9357 - val_loss: 0.4174 - val_accuracy: 0.8726
Epoch 6/10
358/358 [==============================] - 75s 210ms/step - loss: 0.1914 - accuracy: 0.9478 - val_loss: 0.4227 - val_accuracy: 0.8702
Epoch 7/10
358/358 [==============================] - 75s 209ms/step - loss: 0.1576 - accuracy: 0.9584 - val_loss: 0.4415 - val_accuracy: 0.8654
Epoch 8/10
358/358 [==============================] - 75s 209ms/step - loss: 0.1368 - accuracy: 0.9639 - val_loss: 0.4364 - val_accuracy: 0.8686
Epoch 9/10
358/358 [==============================] - 76s 211ms/step - loss: 0.1162 - accuracy: 0.9729 - val_loss: 0.4401 - val_accuracy: 0.8686
Epoch 10/10
358/358 [==============================] - 75s 211ms/step - loss: 0.1001 - accuracy: 0.9768 - val_loss: 0.4574 - val_accuracy: 0.8678
复制代码

模型训练完毕之后,可以输出为saved_model格式,方便使用tensorflow serving进行部署:

keras.experimental.export_saved_model(model, model_path)
复制代码

至此,整个过程完毕,训练出的模型保存于 model_path,我们可以下载下来,用于狗狗识别。

以上完整源代码,可以访问我google云端硬盘:

colab.research.google.com/drive/1KSEk…

参考

  1. www.tensorflow.org/tutorials/l…
  2. zhuanlan.zhihu.com/p/30751039
  3. towardsdatascience.com/downloading…
  4. medium.com/@himanshura…

你还可以看

image

关注下面的标签,发现更多相似文章
评论