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PyTorch | 优化神经网络训练的方法

转自Faster Deep Learning Training with PyTorch

考虑换一种学习率 schedule

学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Large Learning Rates 》中提出了周期性（Cyclical）学习率以及 1Cycle 学习率 schedule。之后，fast.ai 的 Jeremy Howard 和 Sylvain Gugger 对其进行了推广。下图是 1Cycle 学习率 schedule 的图示：

Sylvain 写到：1Cycle 包括两个等长的步幅，一个步幅是从较低的学习率到较高的学习率，另一个是回到最低水平。最大值来自学习率查找器选取的值，较小的值可以低十倍。然后，这个周期的长度应该略小于总的 epochs 数，并且，在训练的最后阶段，我们应该允许学习率比最小值小几个数量级。

与传统的学习率 schedule 相比，在最好的情况下，该 schedule 实现了巨大的加速（Smith 称之为超级收敛）。例如，使用 1Cycle 策略在 ImageNet 数据集上训练 ResNet-56，训练迭代次数减少为原来的 1/10，但模型性能仍能比肩原论文中的水平。在常见的体系架构和优化器中，这种 schedule 似乎表现得很好。

Pytorch 已经实现了这两种方法：「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。

参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html

在 DataLoader 中使用多个 worker 和页锁定内存

当使用 torch.utils.data.DataLoader 时，设置 num_workers > 0，而不是默认值 0，同时设置 pin_memory=True，而不是默认值 False。

参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/data.html

来自 NVIDIA 的高级 CUDA 深度学习算法软件工程师 Szymon Micacz 就曾使用四个 worker 和页锁定内存（pinned memory）在单个 epoch 中实现了 2 倍的加速。人们选择 worker 数量的经验法则是将其设置为可用 GPU 数量的四倍，大于或小于这个数都会降低训练速度。请注意，增加 num_workers 将增加 CPU 内存消耗。

把 batch 调到最大

把 batch 调到最大是一个颇有争议的观点。一般来说，如果在 GPU 内存允许的范围内将 batch 调到最大，你的训练速度会更快。但是，你也必须调整其他超参数，比如学习率。一个比较好用的经验是，batch 大小加倍时，学习率也要加倍。

OpenAI 的论文《An Empirical Model of Large-Batch Training》很好地论证了不同的 batch 大小需要多少步才能收敛。在《How to get 4x speedup and better generalization using the right batch size》一文中，作者 Daniel Huynh 使用不同的 batch 大小进行了一些实验（也使用上面讨论的 1Cycle 策略）。最终，他将 batch 大小由 64 增加到 512，实现了 4 倍的加速。

然而，使用大 batch 的不足是，这可能导致解决方案的泛化能力比使用小 batch 的差。

使用自动混合精度（AMP）

PyTorch 1.6 版本包括对 PyTorch 的自动混合精度训练的本地实现。这里想说的是，与单精度 (FP32) 相比，某些运算在半精度 (FP16) 下运行更快，而不会损失准确率。AMP 会自动决定应该以哪种精度执行哪种运算。这样既可以加快训练速度，又可以减少内存占用。

在最好的情况下，AMP 的使用情况如下：

import torch
# Creates once at the beginning of training
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()


for data, label in data_iter:
   optimizer.zero_grad()
   # Casts operations to mixed precision
   with torch.cuda.amp.autocast():
      loss = model(data)

   # Scales the loss, and calls backward()
   # to create scaled gradients
   scaler.scale(loss).backward()

   # Unscales gradients and calls
   # or skips optimizer.step()
   scaler.step(optimizer)

   # Updates the scale for next iteration
   scaler.update()

考虑使用另一种优化器

AdamW 是由 fast.ai 推广的一种具有权重衰减（而不是 L2 正则化）的 Adam，在 PyTorch 中以 torch.optim.AdamW 实现。AdamW 似乎在误差和训练时间上都一直优于 Adam。

Adam 和 AdamW 都能与上面提到的 1Cycle 策略很好地搭配。

目前，还有一些非本地优化器也引起了很大的关注，最突出的是 LARS 和 LAMB。NVIDA 的 APEX 实现了一些常见优化器的融合版本，比如 Adam。与 PyTorch 中的 Adam 实现相比，这种实现避免了与 GPU 内存之间的多次传递，速度提高了 5%。

cudNN 基准

如果你的模型架构保持不变、输入大小保持不变，设置 torch.backends.cudnn.benchmark = True。

小心 CPU 和 GPU 之间频繁的数据传输

当频繁地使用 tensor.cpu() 将张量从 GPU 转到 CPU（或使用 tensor.cuda() 将张量从 CPU 转到 GPU）时，代价是非常昂贵的。item() 和 .numpy() 也是一样可以使用. detach() 代替。

使用. as_tensor() 而不是. tensor()

orch.tensor() 总是会复制数据。如果你要转换一个 numpy 数组，使用 torch.as_tensor() 或 torch.from_numpy() 来避免复制数据。

在 BatchNorm 之前关闭 bias

在开始 BatchNormalization 层之前关闭 bias 层。对于一个 2-D 卷积层，可以将 bias 关键字设置为 False：torch.nn.Conv2d(..., bias=False, ...)。

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