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，代码运行时间为29.5秒。

然而，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那样1000，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的答案，即CPU-＆gt; GPU传输需要很长时间，我假设这是关于在GPU上加载数据示例的参考。

有人可以解释为什么会发生这种情况，并且可能会引用我可以为最大化速度而做出的代码中的一些更改吗？

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

如果网络很小，批量加载可能是罪魁祸首。

Keras在每次迭代开始时将每个小批量从RAM加载到GPU，从而在微小网络中创建瓶颈（前向/后向计算非常快）。
您可以尝试使用model.fit_generator而不是普通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my issue）

如果您正在使用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this issue

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

1 个答案: