在训练某些网络时,Keras(Tensorflow后端)在GPU上比在CPU上慢

Question

我很难理解为什么GPU和CPU速度与小尺寸网络相似(CPU有时更快),并且GPU在更大尺寸的网络上更快.问题底部的代码在i7-6700k上以103.7s运行,但是当使用tensorflow-gpu时,代码在29.5秒内运行.

但是,当我训练一个拥有100个隐藏神经元的网络时,而不是像下面的例子中的1000个,使用GPU时大约需要20秒,使用CPU时大约需要15秒.

我读到另一个堆栈溢出答案,CPU-> GPU传输需要很长时间,我假设这是参考在GPU上加载数据示例.

有人可以解释为什么会发生这种情况,并可能引用我可以为最大化速度而做出的代码中的一些变化吗？

import numpy as np
import tensorflow as tf
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.utils import np_utils
from keras.layers.core import Dense, Activation, Flatten, Dropout
from sklearn.preprocessing import normalize

## Importing the MNIST dataset using Keras
from keras.datasets import mnist
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# reshape for vector input
N, x, y = X_train.shape
X_train = normalize(np.reshape(X_train, (N, x * y)))

N, x, y = X_test.shape
X_test = normalize(np.reshape(X_test, (N, x * y)))

# one-hot encoding
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

model = Sequential()
model.add(Dense(output_dim=750, input_dim=784))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(150))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(50))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(50))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='Nadam', metrics=['accuracy'])

fit = model.fit(X_train, y_train, batch_size=128, nb_epoch=10, verbose=0)

## Printing the accuracy of our model, according to the loss function specified in model.compile above
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test score:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

Answer 1

在微小网络的情况下,批量加载可能是这里的罪魁祸首.

Keras在每次迭代开始时将每个小批量从RAM加载到GPU,从而在微小网络中产生瓶颈(前向/后向计算非常快).
您可以尝试使用model.fit_generator而不是plain fit,以便加载小批量的CPU线程并行工作.

不幸的是,我没有办法在GPU上为Keras预加载整个数据集(参见我的问题)

如果您使用的是Tensorflow后端,则可以使用Google时间线分析工具查看导致速度减慢的原因.有关参考,请参阅此问题