tensorflow使用horovod进行多gpu训练

tensorflow使用horovod多gpu训练

要使用Horovod，在程序中添加以下内容。此示例使用TensorFlow。

1. 运行hvd.init()
   

2. 使用固定服务器GPU，以供此过程使用config.gpu_options.visible_device_list
   

   通过每个进程一个GPU的典型设置，您可以将其设置为local rank。在这种情况下，服务器上的第一个进程将被分配第一GPU，第二个进程将被分配第二GPU，依此类推。

3. 通过工人人数来衡量学习率

   同步分布式培训中的有效批处理规模是根据工人人数来衡量的。学习率的提高弥补了批量大小的增加。

4. 将优化器包装在中hvd.DistributedOptimizer
   

   分布式优化器将梯度计算委派给原始优化器，使用allreduce或allgather对梯度求平均，然后应用这些平均梯度。

5. 添加hvd.BroadcastGlobalVariablesHook(0)到播放初始变量状态从0级到所有其他进程

   当使用随机权重开始训练或从检查点恢复训练时，这是确保所有工人进行一致初始化的必要步骤。另外，如果您不使用MonitoredTrainingSession，则可以hvd.broadcast_global_variables在初始化全局变量之后执行op。

6. 修改您的代码以仅在工作程序0上保存检查点，以防止其他工作程序破坏它们

   通过传递checkpoint_dir=None给tf.train.MonitoredTrainingSessionif 来完成此操作。hvd.rank() != 0

简单示例代码

 1 import tensorflow as tf
 2 import horovod.tensorflow as hvd
 3 
 4 
 5 # Initialize Horovod
 6 hvd.init()
 7 
 8 # Pin GPU to be used to process local rank (one GPU per process)
 9 config = tf.ConfigProto()
10 config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())
11 
12 # Build model...
13 loss = ...
14 opt = tf.train.AdagradOptimizer(0.01 * hvd.size())
15 
16 # Add Horovod Distributed Optimizer
17 opt = hvd.DistributedOptimizer(opt)
18 
19 # Add hook to broadcast variables from rank 0 to all other processes during
20 # initialization.
21 hooks = [hvd.BroadcastGlobalVariablesHook(0)]
22 
23 # Make training operation
24 train_op = opt.minimize(loss)
25 
26 # Save checkpoints only on worker 0 to prevent other workers from corrupting them.
27 checkpoint_dir = '/tmp/train_logs' if hvd.rank() == 0 else None
28 
29 # The MonitoredTrainingSession takes care of session initialization,
30 # restoring from a checkpoint, saving to a checkpoint, and closing when done
31 # or an error occurs.
32 with tf.train.MonitoredTrainingSession(checkpoint_dir=checkpoint_dir,
33                                        config=config,
34                                        hooks=hooks) as mon_sess:
35   while not mon_sess.should_stop():
36     # Perform synchronous training.
37     mon_sess.run(train_op)