Keras使用GPU训练

一、Keras使用GPU训练模型

Keras是一个基于Python的深度学习框架，在进行深度学习任务时，使用GPU进行训练可以显著提升训练速度。Keras中使用GPU训练可以通过设置环境变量来实现，下面是使用TensorFlow作为后端的Keras代码示例：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 只使用第一块GPU

import tensorflow as tf
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.compat.v1.Session(config=config)

from keras import backend as K
K.set_session(sess)

首先，需要设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定GPU编号。在上面的代码中，我们只使用了编号为0的GPU。接着，我们创建一个TensorFlow配置，并设置GPU显存动态增长。最后，使用Keras的backend API来将配置注入当前TensorFlow会话。

在Keras模型中，我们可以通过设置运算的backend来使用GPU加速运算。下面是一个使用GPU训练的Keras代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在上面的代码中，Sequential是Keras模型中最简单的模型类型，在这个模型中，每个层次的输出都会作为下一层次的输入。我们添加两个Dense类型的层次，分别有10个和1个神经元，通过relu和sigmoid激活函数实现非线性变换。编译模型时，指定了损失函数和优化器。调用fit函数进行模型训练。

二、Keras使用GPU训练预测全为NaN

在Keras使用GPU训练预测时，如果出现了所有预测值都是NaN的情况，可能是由于以下原因：

1、出现了梯度爆炸或梯度消失，导致权重没有更新，从而预测结果都是NaN。

2、在batch norm正则化中，为了避免分母为零，会加入一个非常小的epsilon，如果epsilon设置得过小，也会导致所有预测结果都是NaN。

3、可能是数据预处理的问题，例如进行了过于激进的数据归一化处理。

针对以上问题，可以进行以下解决：

1、采用梯度剪切的技术，将过大或过小的梯度进行裁剪。Keras框架中可以采用GradientClipping回调函数进行梯度裁剪。例如：

from keras.callbacks import Callback
from keras import backend as K

def get_gradient_norm_func(model):
    grads = K.gradients(model.total_loss, model.trainable_weights)
    norm = K.sqrt(sum([K.sum(K.square(g)) for g in grads]))
    inputs = model._feed_inputs + model._feed_targets + model._feed_sample_weights
    func = K.function(inputs, [norm])
    return func

class GradientClipping(Callback):
    def __init__(self, model, clip_norm):
        self.model = model
        self.clip_norm = K.cast_to_floatx(clip_norm)
        self.grad_norm_func = get_gradient_norm_func(model)

    def on_batch_end(self, batch, logs=None):
        norms = self.grad_norm_func([self.model._feed_inputs[0], self.model._feed_targets[0], self.model._feed_sample_weights[0]])[0]
        clipped_norms = K.clip(norms, 0, self.clip_norm)
        self.model.optimizer.get_updates(self.model.trainable_weights, [], self.model.total_loss)
        for i, weight in enumerate(self.model.trainable_weights):
            new_weight = weight - self.model.optimizer.lr * weight.gradient * (clipped_norms / (norms + K.epsilon()))
            self.model.updates.append(K.update(weight, new_weight))

2、调整batch norm正则化中epsilon的值，确保其值不要设置得过小。例如：

from keras.layers import BatchNormalization

batch_norm = BatchNormalization(epsilon=1e-3)

3、对于数据预处理中归一化操作过于激进的情况，可以逐步调整预处理的参数，例如缩小归一化的范围，调整正则化参数等等。

三、其他Keras使用GPU训练相关技巧

1、在Keras中使用GPU训练时，可以通过训练指标来监测模型性能的提升。下面是一个准确率训练指标的示例：

from keras.metrics import binary_accuracy

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=[binary_accuracy])

2、在Keras中使用GPU训练时，可以通过回调函数来实现保存、早停、学习率调整等功能。下面是一个保存最优模型的回调函数：

from keras.callbacks import ModelCheckpoint

checkpoint = ModelCheckpoint(filepath='best_model.h5', monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min')

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[checkpoint])

3、在Keras中使用GPU训练时，可以通过使用预训练模型来加速训练。

下面是一个使用预训练模型的示例：

from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adam

base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(2, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在上面的代码中，我们使用了预训练的VGG16模型来进行训练。首先，我们通过设置weights参数为’imagenet’来加载预训练的参数。接着，我们将所有层次都设置为不可训练，接着添加全局均值池化层和两个全连接层来扩展模型。最后，编译模型并开始训练。