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问题：使用python训练大数据集时，分批训练解决内存不足的问题

有的时候我们的机器在跑一些几万条多维数据时（例如知识图谱数据集），会陷入一个内存不足的错误提示，一般解决方案有两种：

• create batch：分批训练
• 云gpu资源

解决方案

create batch（分批训练）

问题情景：

这里举例一个9万多个triples的知识图谱数据集：WN18RR。

特征是100维embedding向量，每一行代表一个三元组信息：记为features，类型为list

label是0或1（假设我们在处理分类问题）：记为labels，类型为list

如果是正常的使用传统机器学习模型或者神经网络模型，大部分机器都会报错：内存不足。这里我们就使用create batch的方式来训练。

Step1. 数据类型转换

# 创建torch能够识别的数据集类型，导入相应的包
import torch
import torch.utils.data as Data

# features因为是embedding vector，每个元素是浮点数，在转换为tensor格式的时候类型要转化为double
x = torch.tensor(features, dtype=torch.double)
# labels因为都是0或1，所以用int16/int32/long都可以
y = torch.tensor(labels_list, dtype=torch.long)

# 需要把x和y组成一个完整的数据集，并转化为pytorch能识别的数据集类型
torch_dataset = Data.TensorDataset(x,y)

Step2. 构造迭代器

# 构造一个迭代器
BATCH_SIZE = 10000	# 每一个batch的大小
loader = Data.DataLoader(
    dataset = torch_dataset,	# 转化好tensor格式的数据集
    batch_size = BATCH_SIZE,
    shuffle = True,	# 是否乱序，最好乱序
    num_workers = 20	# 加载数据时用多少线程
)

Step3. 分批训练

用step2定义好的迭代器进行分批训练，这里我们示例用knn模型来完成分类任务（0或者1），并打出decision score用于判断判定结果的可能性大小

# KNN

N = 10	# 训练N次全部数据，达到更好的泛化效果
triple_list = []	# 存储最后一轮全部数据训练时的batch_x
decision_score_list = []	# 存储最后一轮全部数据训练时的decision score

# 导入相关机器学习的包
from pyod.models.knn import KNN
knn_clf = KNN()

# 训练N轮全部数据
for epoch in range(N):
    i = 0
    for batch_x,batch_y in loader:
        i = i + 1
        knn_clf.fit(batch_x)
        print('epoch:{},num:{},batch_x:{},batch_y:{},decision_scores:{}'.format(epoch,i,batch_x,batch_y,knn_clf.decision_scores_))
        # 判断是不是最后一轮全部数据的训练，如果是就将结果存储到list中
        if epoch == N-1:
            decision_score_list.append(knn_clf.decision_scores_.tolist())
            triple_list.append(batch_x.numpy().tolist())

print(triple_list)
print(decision_score_list)

总结

• 当BATCH_SIZE越大，训练时间越长，因为一次性要读取的数据越多；
• 当BATCH_SIZE越大，模型的准确性越高，因为模型在一次batch训练中所学习到的特征越多；
• 当epoch越大，模型的总训练次数越多，随机性减少，理论上准确性越高

所以，在真实的场景中，需要通过调参平衡好

训练时间

和

准确性

这两个因素

云gpu资源

以下是找到的一些免费的gpu资源：

• 
  Baidu AI Studio and PaddlePaddle Course
  
  • Official Website: https://www.paddlepaddle.org.cn/
  • Free GPU Period: 100 hours/user
• 
  Google Colab
  
  • Official Website: https://colab.research.google.com/notebook
  • Free GPU Period: 100 hours/user
• 
  Kaggle Kernel
  
  • Official Website: https://www.kaggle.com/general/108481
  • Free GPU Period: 30 hours/week/user
• 
  FloydHub
  
  • Official Website: https://www.floydhub.com/
  • Free GPU Period: 2 hours/user