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tensorflow的分布式训练

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参考

https://www.tensorflow.org/versions/master/how_tos/distributed/index.html

和

https://blog.csdn.net/CodeMaster_/article/details/76223835

。



一、单机单卡

单机单卡是最普通的情况，当然也是最简单的，示例代码如下： 

#coding=utf-8  
#单机单卡  
#对于单机单卡，可以把参数和计算都定义再gpu上，不过如果参数模型比较大，显存不足等情况，就得放在cpu上  
import  tensorflow as tf  
  
with tf.device('/cpu:0'):#也可以放在gpu上  
    w=tf.get_variable('w',(2,2),tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(2))  
    b=tf.get_variable('b',(2,2),tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(5))  
  
with tf.device('/gpu:0'):  
    addwb=w+b  
    mutwb=w*b  
  
ini=tf.initialize_all_variables()  
with tf.Session() as sess:  
    sess.run(ini)  
    np1,np2=sess.run([addwb,mutwb])  
    print (np1)
    print (np2)



二、单机多卡

单机多卡，只要用device直接指定设备，就可以进行训练，SGD采用各个卡的平均值，示例代码如下： 

#coding=utf-8  
#单机多卡：  
#一般采用共享操作定义在cpu上，然后并行操作定义在各自的gpu上，比如对于深度学习来说，我们一把把参数定义、参数梯度更新统一放在cpu上  
#各个gpu通过各自计算各自batch 数据的梯度值，然后统一传到cpu上，由cpu计算求取平均值，cpu更新参数。  
#具体的深度学习多卡训练代码，请参考：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/inception/inception/inception_train.py  
import  tensorflow as tf  
  
with tf.device('/cpu:0'):  
    w=tf.get_variable('w',(2,2),tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(2))  
    b=tf.get_variable('b',(2,2),tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(5))  
  
with tf.device('/gpu:0'):  
    addwb=w+b  
with tf.device('/gpu:1'):  
    mutwb=w*b  
    
ini=tf.initialize_all_variables()  
with tf.Session() as sess:  
    sess.run(ini)  
    while 1:  
        print (sess.run([addwb,mutwb]))

单机多卡过程可用下图来进行描述

在这里插入图片描述



三、多机多卡



1、基本概念

cluster(集群)、job(作业)、task(任务)概念：三者可以简单的看成是层次关系，task可以看成每台机器上的一个进程，多个task组成job；job又有：ps、worker两种，分别用于参数服务、计算服务，组成cluster。



2、同步SGD与异步SGD



2.1、同步SGD

所谓的同步更新指的是：各个用于并行计算的电脑，计算完各自的batch 后，求取梯度值，把梯度值统一送到ps服务机器中，由ps服务机器求取梯度平均值，更新ps服务器上的参数。

如下图所示，可以看成有四台电脑，第一台电脑用于存储参数、共享参数、共享计算，可以简单的理解成内存、计算共享专用的区域，也就是ps job；另外三台电脑用于并行计算的，也就是worker task。

在这里插入图片描述

这种计算方法存在的缺陷是：每一轮的梯度更新，都要等到A、B、C三台电脑都计算完毕后，才能更新参数，也就是迭代更新速度取决与A、B、C三台中，最慢的那一台电脑，所以采用同步更新的方法，建议A、B、C三台的计算能力差不多。



2.2、异步SGD

所谓的异步更新指的是：ps服务器收到只要收到一台机器的梯度值，就直接进行参数更新，无需等待其它机器。这种迭代方法比较不稳定，收敛曲线震动比较厉害，因为当A机器计算完更新了ps中的参数，可能B机器还是在用上一次迭代的旧版参数值。

其过程可描述成下图：

在这里插入图片描述



三、tensorflow的分布式训练在MNIST数据集的应用

# encoding:utf-8
import math
import tempfile
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

flags = tf.app.flags
IMAGE_PIXELS = 28
# 定义默认训练参数和数据路径
flags.DEFINE_string('data_dir', './MNIST_data', 'Directory  for storing mnist data')
flags.DEFINE_integer('hidden_units', 100, 'Number of units in the hidden layer of the NN')
flags.DEFINE_integer('train_steps', 10000, 'Number of training steps to perform')
flags.DEFINE_integer('batch_size', 100, 'Training batch size ')
flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Learning rate')
# 定义分布式参数
# 参数服务器parameter server节点
flags.DEFINE_string('ps_hosts', '192.168.2.158:22221', 'Comma-separated list of hostname:port pairs')
# 两个worker节点
flags.DEFINE_string('worker_hosts', '192.168.2.154:22221,192.168.2.202:22221',
                    'Comma-separated list of hostname:port pairs')
# 设置job name参数
flags.DEFINE_string('job_name', None, 'job name: worker or ps')
# 设置任务的索引
flags.DEFINE_integer('task_index', None, 'Index of task within the job')
# 选择异步并行，同步并行
flags.DEFINE_integer("issync", None, "是否采用分布式的同步模式，1表示同步模式，0表示异步模式")

FLAGS = flags.FLAGS

def main(unused_argv):
    mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True)

    if FLAGS.job_name is None or FLAGS.job_name == '':
        raise ValueError('Must specify an explicit job_name !')
    else:
        print ('job_name : %s' % FLAGS.job_name)
    if FLAGS.task_index is None or FLAGS.task_index == '':
        raise ValueError('Must specify an explicit task_index!')
    else:
        print ('task_index : %d' % FLAGS.task_index)

    ps_spec = FLAGS.ps_hosts.split(',')
    worker_spec = FLAGS.worker_hosts.split(',')

    # 创建集群
    num_worker = len(worker_spec)
    cluster = tf.train.ClusterSpec({'ps': ps_spec, 'worker': worker_spec})
    server = tf.train.Server(cluster, job_name=FLAGS.job_name, task_index=FLAGS.task_index)
    if FLAGS.job_name == 'ps':
        server.join()

    is_chief = (FLAGS.task_index == 0)
    # worker_device = '/job:worker/task%d/cpu:0' % FLAGS.task_index
    with tf.device(tf.train.replica_device_setter(
            cluster=cluster
    )):
        global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)  # 创建纪录全局训练步数变量

        hid_w = tf.Variable(tf.truncated_normal([IMAGE_PIXELS * IMAGE_PIXELS, FLAGS.hidden_units],
                                                stddev=1.0 / IMAGE_PIXELS), name='hid_w')
        hid_b = tf.Variable(tf.zeros([FLAGS.hidden_units]), name='hid_b')

        sm_w = tf.Variable(tf.truncated_normal([FLAGS.hidden_units, 10],
                                               stddev=1.0 / math.sqrt(FLAGS.hidden_units)), name='sm_w')
        sm_b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name='sm_b')

        x = tf.placeholder(tf.float32, [None, IMAGE_PIXELS * IMAGE_PIXELS])
        y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

        hid_lin = tf.nn.xw_plus_b(x, hid_w, hid_b)
        hid = tf.nn.relu(hid_lin)

        y = tf.nn.softmax(tf.nn.xw_plus_b(hid, sm_w, sm_b))
        cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0)))

        opt = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate)

        train_step = opt.minimize(cross_entropy, global_step=global_step)
        # 生成本地的参数初始化操作init_op
        init_op = tf.global_variables_initializer()
        train_dir = tempfile.mkdtemp()
        sv = tf.train.Supervisor(is_chief=is_chief, logdir=train_dir, init_op=init_op, recovery_wait_secs=1,
                                 global_step=global_step)

        if is_chief:
            print ('Worker %d: Initailizing session...' % FLAGS.task_index)
        else:
            print ('Worker %d: Waiting for session to be initaialized...' % FLAGS.task_index)
        sess = sv.prepare_or_wait_for_session(server.target)
        print ('Worker %d: Session initialization  complete.' % FLAGS.task_index)

        time_begin = time.time()
        print ('Traing begins @ %f' % time_begin)

        local_step = 0
        while True:
            batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(FLAGS.batch_size)
            train_feed = {x: batch_xs, y_: batch_ys}

            _, step, loss = sess.run([train_step, global_step, cross_entropy], feed_dict=train_feed)
            local_step += 1

            now = time.time()
            if local_step%1000==0:
                print ('%f: Worker %d: traing step %d dome, loss: %f (global step:%d)' % (now, FLAGS.task_index, local_step, step, loss))

            if step >= FLAGS.train_steps:
                break

        time_end = time.time()
        print ('Training ends @ %f' % time_end)
        train_time = time_end - time_begin
        print ('Training elapsed time:%f s' % train_time)

        val_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels}
        val_xent = sess.run(cross_entropy, feed_dict=val_feed)
        print ('After %d training step(s), validation cross entropy = %g' % (FLAGS.train_steps, val_xent))
    sess.close()

if __name__ == '__main__':
    tf.app.run()


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