Question

我使用带有张量流的Keras作为后端。我有一个编译/训练的模型。

我的预测循环很慢所以我想找到一种方法来并行化predict_proba调用以加快速度。我想获取批次（数据）列表，然后根据可用的gpu，在这些批次的子集上运行model.predict_proba()。
基本上：

data = [ batch_0, batch_1, ... , batch_N ]
on gpu_0 => return predict_proba(batch_0)
on gpu_1 => return predict_proba(batch_1)
...
on gpu_N => return predict_proba(batch_N)

我知道纯Tensorflow可以将ops分配给给定的gpu（https://www.tensorflow.org/tutorials/using_gpu）。但是，我不知道这是如何转化为我的情况，因为我使用Keras＆＃39;建立/编译/训练我的模型。 API。

我原以为我可能只需要使用python的多处理模块，然后按照运行predict_proba(batch_n)的每个gpu启动一个进程。我知道这在理论上是可能的，因为我的另一个SO帖子：Keras + Tensorflow and Multiprocessing in Python。然而，这仍然让我不知道如何实际选择＆＃34;一个用于操作该过程的gpu。

我的问题归结为：当使用Tensorflow作为Keras时，如何在Keras中跨多个gpus对一个模型进行并行预测？后端？

此外，我很好奇是否只有一个gpu可以进行类似的预测并行化。

非常感谢高级别的描述或代码示例！

谢谢！

Answer 1

我创建了一个简单的例子来展示如何跨多个gpus运行keras模型。基本上，创建了多个进程，每个进程都拥有一个gpu。要指定进程中的gpu id，设置env变量CUDA_VISIBLE_DEVICES是一种非常简单的方法（os.environ [＆＃34; CUDA_VISIBLE_DEVICES＆＃34;]）。希望这个git repo可以帮到你。

https://github.com/yuanyuanli85/Keras-Multiple-Process-Prediction

Answer 2

您可以使用此功能来并行化Keras模型（归功于kuza55） https://github.com/kuza55/keras-extras/blob/master/utils/multi_gpu.py

from keras.layers import merge
from keras.layers.core import Lambda
from keras.models import Model

import tensorflow as tf

def make_parallel(model, gpu_count):
    def get_slice(data, idx, parts):
        shape = tf.shape(data)
        size = tf.concat([ shape[:1] // parts, shape[1:] ],axis=0)
        stride = tf.concat([ shape[:1] // parts, shape[1:]*0 ],axis=0)
        start = stride * idx
        return tf.slice(data, start, size)

    outputs_all = []
    for i in range(len(model.outputs)):
        outputs_all.append([])

    #Place a copy of the model on each GPU, each getting a slice of the batch
    for i in range(gpu_count):
        with tf.device('/gpu:%d' % i):
            with tf.name_scope('tower_%d' % i) as scope:

                inputs = []
                #Slice each input into a piece for processing on this GPU
                for x in model.inputs:
                    input_shape = tuple(x.get_shape().as_list())[1:]
                    slice_n = Lambda(get_slice, output_shape=input_shape, arguments={'idx':i,'parts':gpu_count})(x)
                    inputs.append(slice_n)                

                outputs = model(inputs)

                if not isinstance(outputs, list):
                    outputs = [outputs]

                #Save all the outputs for merging back together later
                for l in range(len(outputs)):
                    outputs_all[l].append(outputs[l])

    # merge outputs on CPU
    with tf.device('/cpu:0'):
        merged = []
        for outputs in outputs_all:
            merged.append(merge(outputs, mode='concat', concat_axis=0))

        return Model(input=model.inputs, output=merged)

Keras + Tensorflow：预测多个gpus

2 个答案: