Question

我一直在使用convnetjs一年，现在我想继续使用更强大，更快速的库。我认为Tensorflow比JS库快几个数量级，所以我为两个库编写了一个简单的神经网络，并进行了一些测试。它是一个3-5-5-1神经网络，在一个单一的例子中训练了一定数量的具有SGD和RELU层的时期。

Tensorflow代码：

import tensorflow as tf
import numpy
import time

NUM_CORES = 1  # Choose how many cores to use.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(inter_op_parallelism_threads=NUM_CORES, intra_op_parallelism_threads=NUM_CORES))

# Parameters
learning_rate = 0.001
training_epochs = 1000
batch_size = 1

# Network Parameters
n_input = 3 # Data input
n_hidden_1 = 5 # 1st layer num features
n_hidden_2 = 5 # 2nd layer num features
n_output = 1 # Data output

# tf Graph input
x = tf.placeholder("float", [None, n_input], "a")
y = tf.placeholder("float", [None, n_output], "b")

# Create model
def multilayer_perceptron(_X, _weights, _biases):
    layer_1 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(_X, _weights['h1']), _biases['b1'])) #Hidden layer with RELU activation
    layer_2 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(layer_1, _weights['h2']), _biases['b2'])) #Hidden layer with RELU activation
    return tf.matmul(layer_2, _weights['out']) + _biases['out']

# Store layers weight & bias
weights = {
    'h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden_1])),
    'h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_hidden_2])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, n_output]))
}
biases = {
    'b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
    'b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_output]))
}

# Construct model
pred = multilayer_perceptron(x, weights, biases)

# Define loss and optimizer
cost = tf.reduce_sum(tf.nn.l2_loss(pred-y)) / batch_size # L2 loss
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost) # Adam Optimizer

# Initializing the variables
init = tf.initialize_all_variables()

# Launch the graph
sess.run(init)

# Training Data
train_X = numpy.asarray([[0.1,0.2,0.3]])
train_Y = numpy.asarray([[0.5]])

# Training cycle
start = time.clock()
for epoch in range(training_epochs):
    # Fit training using batch data
    sess.run(optimizer, feed_dict={x: train_X, y: train_Y})
end = time.clock()

print end - start #2.5 seconds -> 400 epochs per second 
print "Optimization Finished!"

JS代码：

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">
<head>
    <meta charset="utf-8" />
    <title>Regression example convnetjs</title>
    <script src="http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/build/convnet.js"></script>
    <script src="http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/build/util.js"></script>
    <script>
        var layer_defs, net, trainer;
        function start() {
            layer_defs = [];
            layer_defs.push({ type: 'input', out_sx: 1, out_sy: 1, out_depth: 3 });
            layer_defs.push({ type: 'fc', num_neurons: 5, activation: 'relu' });
            layer_defs.push({ type: 'fc', num_neurons: 5, activation: 'relu' });
            layer_defs.push({ type: 'regression', num_neurons: 1 });
            net = new convnetjs.Net();
            net.makeLayers(layer_defs);
            trainer = new convnetjs.SGDTrainer(net, { learning_rate: 0.001, method: 'sgd', batch_size: 1, l2_decay: 0.001, l1_decay: 0.001 });

        var start = performance.now();
            for(var i = 0; i < 100000; i++) {
                var x = new convnetjs.Vol([0.1, 0.2, 0.3]);
                trainer.train(x, [0.5]);
            }
        var end = performance.now();
        console.log(end-start); //3 seconds -> 33333 epochs per second
        var predicted_values = net.forward(x);
            console.log(predicted_values.w[0]);
        }

    </script>
</head>
<body>
    <button onclick="start()">Start</button>
</body>
</html>

结果是，convnetjs在3秒内训练了100'000个时期，而Tensorflow在2.5秒内训练了1000个时期。这是预期的吗？

Answer 1

原因可能有很多：

数据输入非常小，大部分时间都用于python和C ++核心之间的转换，而JS只是一种语言。
您在Tensorflow中只使用一个核心，而JS可能会利用多个
JS库能够创建一个高度优化的JIT版程序。

当分布式版本公开时，Tensorflow将带来真正的好处。然后，在许多节点上运行大型网络的能力将比单个节点的速度更重要。

Answer 2

至于现在（版本0.6），如果你使用CPU或GPU进行张量流动并不重要，那么GPU上的张量流也会很慢。

Here are corresponding benchmarks

由于以下原因，Tensorflow可能比CPU上的torch，convnetjs等慢：

您可以使用非优化计算图。
TF不像torch，convnetjs等那么成熟。它根本没有那么优化。我希望。
根据谣言，谷歌并不关心单台机器的优化。请记住，

3a）我们生活在集群时代

3b）你can buy 57-core processor for 195$（但是，如果TF使用此硬件，我还没有测试

3c）这里what google says about their quantum computer。比传统系统快1亿倍。

TensorFlow比GPU上的caffe，torch等慢，因为：

TF（至于0.6）并非完全支持cuda 7.5。
TF（和0.6一样）不支持cudnn v3和cudnn v4。

这使得TF 0.6比其竞争对手的机器学习桌面/业余爱好者的订单慢几个。

然而，有an issue来解决cuda 7.5和cudnn v3。然而，它与another issue, which is much less concrete（恕我直言）重复关闭。后一个问题仍未解决，并不意味着支持cuda 7.5和cudnn v3 / v4（是的，我是一个悲观主义者）。

所以，我们只能

希望并等待谷歌解决这些问题（添加cuda 7.5和cudnn v3 / v4支持并保持TF一直保持最新状态）
贡献。因为TF是开源的。或等待有人贡献：）

我和这个问题的作者有同样的困惑。我希望我的回答有所帮助。

Answer 3

是的，对于小型号，这是预期的。

Tensorflow未针对单项批次的微小神经网进行优化，因为更快地制定该方案是浪费时间。那些型号并不贵，所以没有意义。如果你让小批量的尺寸更大（可能是64个案例）并且模型有点大（数百个隐藏单位），我认为与其他库相比，tensorflow要快得多。

想象一下使用numpy在python中天真地实现神经网络。对于这个模型，一个天真的numpy实现也会很慢。

Answer 4

问题可能在于您的损失功能。为什么不尝试这个呢？

cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y))

在这个简单的NN示例中，为什么Tensorflow比convnetjs慢100倍？

4 个答案: