用上Pytorch Lightning的這六招，深度學習pipeline提速10倍
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面對數以億計的圖片數據，到底該用什么樣的方法才能快速搞實驗？
這樣的問題，或許在做機器學習研究的你，也會經常遇到。
而就在最近，一個國外小哥就提出了一種建議：
在Pytorch lightning基礎上，讓深度學習pipeline速度提升10倍！
用他自己的話來說就是——“爬樓時像給了你一個電梯”。
這般“酸爽”，到底是如何做到的呢？
優化機器學習pipeline，很重要
無論你是身處學術界還是工業界，時間和資源等各種因素，往往會成為你在搞實驗的枷鎖。
尤其是隨著數據集規模和機器學習模型，變得越發龐大和復雜，讓實驗變得既費時又耗力。
提速這件事，就變得至關重要。
例如在2012年的時候，訓練一個AlexNet，要花上5到6天的時間。
而現如今，只需要短短幾分鐘就可以在更大的數據集上訓練更大的圖像模型。
這位小哥認為，從某種角度上來說，這是得益于各種各樣的“利器”的出現。
例如Pytorch Lingtning，就是其中一種。
于是，他便“死磕”pipeline，總結了六種“閃電加速”實驗周期的方法。
并行數據加載
數據加載和增強（augmentation）往往被認為是訓練pipeline時的瓶頸之一。
一個典型的數據pipeline包含以下步驟：
- 從磁盤加載數據
- 在運行過程中創建隨機增強
- 將每個樣本分批整理
在這個過程中，倒是可以用多個CPU進程并行加載數據來優化。
但與此同時，還可以通過下面的操作來加速這一過程：
1、將DataLoader中的num_workers參數設置為CPU的數量。
2、當與GPU一起工作時，將DataLoader中的pin_memory參數設置為True。這可以將數據分配到頁鎖定的內存中，從而加快數據傳輸到GPU的速度。
使用分布式數據并行的多GPU訓練
與CPU相比，GPU已經大大加速了訓練和推理時間。
但有沒有比一個GPU更好的方法？或許答案就是：
多個GPU！
在PyTorch中，有幾種范式可以用多個GPU訓練你的模型。
兩個比較常見的范式是 “DataParallel ”和 “DistributedDataParallel”。
而小哥采用的方法是后者，因為他認為這是一種更可擴展的方法。
但在PyTorch（以及其他平臺）中修改訓練pipeline并非易事。
必須考慮以分布式方式加載數據以及權重、梯度和指標的同步等問題。
不過，有了PyTorch Lightning，就可以非常容易地在多個GPU上訓練PyTorch模型，還是幾乎不需要修改代碼的那種！
混合精度
在默認情況下，輸入張量以及模型權重是以單精度（float32）定義的。
然而，某些數學運算可以用半精度（float16）進行。
這樣一來，就可以顯著提升速度，并降低了模型的內存帶寬，還不會犧牲模型的性能。
通過在PyTorch Lightning中設置混合精度標志（flag），它會在可能的情況下自動使用半精度，而在其他地方保留單精度。
通過最小的代碼修改，模型訓練的速度可以提升1.5至2倍。
早停法
當我們訓練深度學習神經網絡的時候，通常希望能獲得最好的泛化性能。
但是所有的標準深度學習神經網絡結構，比如全連接多層感知機都很容易過擬合。
當網絡在訓練集上表現越來越好，錯誤率越來越低的時候，實際上在某一刻，它在測試集的表現已經開始變差。
因此，早停法 （Early Stopping）便在訓練過程中加入了進來。
具體來說，就是當驗證損失在預設的評估次數（在小哥的例子中是10次評估）后停止訓練。
這樣一來，不僅防止了過擬合的現象，而且還可以在幾十個 epoch內找到最佳模型。
Sharded Training
Sharded Training是基于微軟的ZeRO研究和DeepSpeed庫。
它顯著的效果，就是讓訓練大模型變得可擴展和容易。
否則，這些模型就不適合在單個GPU上使用了。
而在Pytorch Lightning的1.2版本中，便加入了對Shared Training的支持。
雖然在小哥的實驗過程中，并沒有看到訓練時間或內存占用方面有任何改善。
但他認為，這種方法在其它實驗中可能會提供幫助，尤其是在不使用單一GPU的大模型方面。
模型評估和推理中的優化
在模型評估和推理期間，梯度不需要用于模型的前向傳遞。
因此，可以將評估代碼包裹在一個torch.no_grad上下文管理器中。
這可以防止在前向傳遞過程中的存儲梯度，從而減少內存占用。
如此一來，就可以將更大的batch送入模型，讓評估和推理變得更快。
效果如何？
介紹了這么多，你肯定想知道上述這些方法，具體起到了怎樣的作用。
小哥為此做了一張表格，詳解了方法的加速效果。
那么這些方法，是否對在做機器學習實驗的你有所幫助呢？
快去試試吧~
