如安在多体系和收集拓扑中构建高机能模子？

这个文档和附带的剧本具体先容了怎样构建针对各类体系和收集拓扑的高机能可拓展模子。这个技能在本文档顶用了一些初级的 Tensorflow Python 基元。在将来，这些技能将被并入高级 API。

输入管道

机能指南叙述了怎样诊断输入管道也许存在的题目及其最佳办理要领。在行使大量输入和每秒更高的采样处理赏罚中我们发明 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法行使当前多个 GPU 天生饱和，譬喻在行使 AlexNet 实习 ImageNet 时。这是由于行使了 Python 线程作为底层实现，而 Python 线程的开销太大了。

我们在剧本中回收的另一种要领是通过 Tensorflow 中的本机并行构建输入管道。我们的要领首要由如下 3 个阶段构成：

I/O 读取：从磁盘中选择和读取图像文件。 图像处理赏罚：将图像记录解码为像素、预处理赏罚并天生最小批量。 CPU 到 GPU 的数据传输：将图像从 CPU 传输至 GPU。

通过操作 data_flow_ops.StagingArea，每个阶段的首要部门与其他阶段并行执行。StagingArea 是一个像行列（queue）一样且相同于 tf.FIFOQueue 的运算符。差异之处在于 StagingArea 提供了更简朴的成果且可在 CPU 和 GPU 中与其他阶段并行执行。将输入管道拆分为 3 个独立并行操纵的阶段，而且这是可扩展的，充实操作大型的多核情形。本节的余下部门将具体先容每个阶段以及 data_flow_ops.StagingArea 的行使细节。

并行 I/O 读取

data_flow_ops.RecordInput 用于磁盘的并行读取。给定一个代表 TFRecords 的输入文件列表，RecordInput 可行使靠山线程持续读取记录。这些记录被安排在大型的内部池中，当这个池加载量到达其容量的一半时，会有响应的张量输出。这个操纵有其内部线程，线程由占用起码的 CPU 资源的 I/O 时刻主导，这就应承它可与模子的别的部门并行运行。

并行图像处理赏罚

从 RecordInput 读取图像后，它们作为张量被转达至图像处理赏罚管道。为了更利便表明图像处理赏罚管道，假设输入管道的方针是 8 个批量巨细为 256（每个 GPU 32 个）GPU。256 个图像记录的读取和处理赏罚是独立并行的。从图中 256 个 RecordInput 读操纵开始，每个读取操纵后都有一个与之相匹配的图像预处理赏罚操纵，这些操纵是互相独立和并行执行的。这些图像预处理赏罚操纵包罗诸如图像解码、失真和调解巨细。

当图像通过预处理赏罚器后，它们被联接成 8 个巨细为 32 的张量。为了到达这一目标，行使了 tf.parallel_stack，而不是 tf.concat ，目标作为单一操纵被实现，且在将它们联络在一路之前必要全部输入筹备停当。tf.parallel_stack 将未初始化的张量作为输出，而且在有张量输入时，每个输入的张量被写入输出张量的指定部门。

当全部的张量完成输入时，输出张量在图中转达。这有用潜匿了因为发生全部输入张量的长尾（long tail）而导致的内存耽误。

并行从 CPU 到 GPU 的数据传输

继承假设方针是批量巨细为 256（每个 GPU 32 个）8 个 GPU，一旦输入图像被处理赏罚完并被 CPU 联接后，我们将获得 8 个批量巨细为 32 的张量。Tensorflow 可以使一个装备的张量直接用在任何其他装备上。为使张量在任何装备中可用，Tensorflow 插入了隐式副本。在张量被现实行使之前，会在装备之间调治副本运行。一旦副本无法定时完成运行，必要这些张量的计较将会遏制而且导致机能降落。

在此实现中，data_flow_ops.StagingArea 用于明晰排定并行副本。最终的功效是当 GPU 上的计较开始时，全部张量已可用。

软件管道

因为全部的阶段都可以在差异的处理赏罚器下运行，在它们之间行使 data_flow_ops.StagingArea 可使其并行运行。StagingArea 是一个与 tf.FIFOQueue  相似且像行列（queue）一样的运算符，tf.FIFOQueue  提供更简朴的成果可在 CPU 和 GPU 中被执行。

在模子开始运行全部的阶段之前，输入管道阶段将被预热，以将其间的分段缓存区置于一组数据之间。在每个运行阶段中，开始时从分段缓冲区中读取一组数据，并在最后将该组数据推送。

譬喻有 A、B、C 三个阶段，这之间就有两个分段地区 S1 和 S2。在预热时，我们运行：

预热竣事之后，S1 和 S2 各有一组数据。对付现实执行的每个步调，管帐算一组来自分段地区的数据，同时分段地区会添加一组新数据。

此方案的甜头是：

全部的阶段都长短阻塞的，由于预热后分段地区总会有一组数据存在。 每个阶段都可以并行处理赏罚，由于它们可以当即启动。 分段缓存区具有牢靠的内存开销，并至多有一组特另外数据。 运行一个步调的全部阶段只必要挪用 singlesession.run()，这使得说明和调试越发轻易。 构建高机能模子的最佳实践

以下网络的是一些特另外最佳实践，可以改进模子机能，增进模子机动性。

行使 NHWC 和 NCHW 建模

CNN 行使的绝大大都 Tensorflow 操纵都支持 NHWC 和 NCHW 数据名目。在 GPU 中，NCHW 更快；可是在 CPU 中，NHWC 只是无意更快。

构建一个支持日期名目标模子可增进其机动性，可以或许在任何平台上精采运行。基准剧本是为了支持 NCHW 和 NHWC 而编写的。行使 GPU 实习模子时会常常用到 NCHW。NHWC 在 CPU 中偶然速率更快。在 GPU 中可以行使 NCHW 对一个机动的模子举办实习，在 CPU 中行使 NHWC 举办推理，并从实习中得到吻合的权重参数。

行使融合的批处理赏罚归一化

Tensorflow 中默认的批处理赏罚归一化被实现为复合操纵，这是很通用的做法，可是其机能欠好。融合的批处理赏罚归一化是一种更换选择，其在 GPU 中能取得更好的机能。如下是用 tf.contrib.layers.batch_norm 实现融合批处理赏罚归一化的一个实例：

实习时代，实习的变量值通过聚合的梯度和增量举办更新。在基准剧本中，展示了通过行使机动和通用的 Tensorflow 原语，我们可以构建各类百般的高机能漫衍和聚合方案。

在基准剧本中包罗 3 个变量漫衍和聚合的例子：

参数处事器，实习模子的每个副本都从参数处事器中读取变量并独立更新变量。当每个模子必要变量时，它们将被复制到由 Tensorflow 运行时添加的尺度隐式副本中。示例剧本先容了行使此要领怎样举办当地实习、漫衍式同步实习和漫衍式异步实习。 拷贝，在每个 GPU 上安排每个实习变量沟通的副本，在变量数据当即可用时，正向计较和反向计较当即开始。全部 GPU 中的梯度城市被累加，累加的总和应用于每个 GPU 变量副本，以使其保持同步。 漫衍式复制，将每个 GPU 中的实习参数副本与参数处事器上的主副本安排在一路，在变量数据可用时，正向计较和反向计较当即开始。一台处事器上每个 GPU 的梯度会被累加，然后每个处事器中聚合的梯度会被应用到主副本中。当全部的模块都执行此操纵后，每个模块都将从主副本中更新变量副本。

以下是有关每种要领的其他细节。

参数处事器变量

在 Tensorflow 模子中打点变量的最常见方法是参数处事器模式。

（编辑：河北网）

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