Keras使用GPU訓練

一、Keras使用GPU訓練模型

Keras是一個基於Python的深度學習框架，在進行深度學習任務時，使用GPU進行訓練可以顯著提升訓練速度。Keras中使用GPU訓練可以通過設置環境變量來實現，下面是使用TensorFlow作為後端的Keras代碼示例：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 只使用第一塊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，需要設置環境變量CUDA_VISIBLE_DEVICES來指定GPU編號。在上面的代碼中，我們只使用了編號為0的GPU。接着，我們創建一個TensorFlow配置，並設置GPU顯存動態增長。最後，使用Keras的backend API來將配置注入當前TensorFlow會話。

在Keras模型中，我們可以通過設置運算的backend來使用GPU加速運算。下面是一個使用GPU訓練的Keras代碼示例：

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)

在上面的代碼中，Sequential是Keras模型中最簡單的模型類型，在這個模型中，每個層次的輸出都會作為下一層次的輸入。我們添加兩個Dense類型的層次，分別有10個和1個神經元，通過relu和sigmoid激活函數實現非線性變換。編譯模型時，指定了損失函數和優化器。調用fit函數進行模型訓練。

二、Keras使用GPU訓練預測全為NaN

在Keras使用GPU訓練預測時，如果出現了所有預測值都是NaN的情況，可能是由於以下原因：

1、出現了梯度爆炸或梯度消失，導致權重沒有更新，從而預測結果都是NaN。

2、在batch norm正則化中，為了避免分母為零，會加入一個非常小的epsilon，如果epsilon設置得過小，也會導致所有預測結果都是NaN。

3、可能是數據預處理的問題，例如進行了過於激進的數據歸一化處理。

針對以上問題，可以進行以下解決：

1、採用梯度剪切的技術，將過大或過小的梯度進行裁剪。Keras框架中可以採用GradientClipping回調函數進行梯度裁剪。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、調整batch norm正則化中epsilon的值，確保其值不要設置得過小。例如：

from keras.layers import BatchNormalization

batch_norm = BatchNormalization(epsilon=1e-3)

3、對於數據預處理中歸一化操作過於激進的情況，可以逐步調整預處理的參數，例如縮小歸一化的範圍，調整正則化參數等等。

三、其他Keras使用GPU訓練相關技巧

1、在Keras中使用GPU訓練時，可以通過訓練指標來監測模型性能的提升。下面是一個準確率訓練指標的示例：

from keras.metrics import binary_accuracy

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

2、在Keras中使用GPU訓練時，可以通過回調函數來實現保存、早停、學習率調整等功能。下面是一個保存最優模型的回調函數：

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訓練時，可以通過使用預訓練模型來加速訓練。

下面是一個使用預訓練模型的示例：

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'])

在上面的代碼中，我們使用了預訓練的VGG16模型來進行訓練。首先，我們通過設置weights參數為’imagenet’來加載預訓練的參數。接着，我們將所有層次都設置為不可訓練，接着添加全局均值池化層和兩個全連接層來擴展模型。最後，編譯模型並開始訓練。