深度学习-数据加载优化-训练速度提升一倍

Posted 2022-10-18 yealxxy

1，介绍

• 数据加载
  深度学习的训练，简单的说就是将数据切分成batch，丢入模型中，并计算loss训练。其中比较重要的一环是数据打batch部分（数据加载部分）。

• 训练时间优化：
  深度学习训练往往需要大量的数据，训练过程也比较慢，常见的提升训练速度的方法包括：数据加载优化、模型计算优化、fp16半精度训练、加大batch、多卡训练等方法。这篇文章主要介绍从数据加载的思路提升训练速度。

• 结论：
  数据加载优化后，可以提升1倍以上的训练速度。

2，数据加载流程

• 数据加载一般分为四步：
  • 从文本中读取数据，并处理成想要的格式。（比如分类任务，就需要输入+label的格式）
  • 将读取的输入，转换成模型的输入feature。（nlp中一般是把文本切分成token）
  • 创建：dataset、dataloader、sampler。（数据的采样方式，打batch的方式）
  • 遍历训练数据，并训练
• 数据优化在第二步、已经第三步中。具体如下

 	examples, label_list = get_data(data_dir=file_dir)

    # 构建 feature
    features = convet_text_feature(examples)

    # 构建 dataset、dataloader、sampler
    train_dataset = ClassifyDataset(features, examples)
    train_sampler = SequentialSampler(train_dataset)
    train_dataloader = DataLoader(
        train_dataset,
        sampler=train_sampler,
        batch_size=4, collate_fn=torch.Tensor)

    # 获取训练数据
     for step, batch in enumerate(train_dataloader):
        print(batch.shape)

3, 简单版本

（完整代码：https://github.com/xxyliuyang/yl_nlp/blob/main/data_load_opt/simple.py）

• 数据转换成feature步骤：将文本切词并转换成token id；之后，一次性将所有数据padding成最大长度。

def convet_text_feature(examples):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenize_model)
    features = []
    for example in examples['train']:
        ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(example.text_a, add_special_tokens=True))
        features.append(ids)

    # pad
    length = [len(ids) for ids in features]
    max_length = max(length)
    for i, feature in enumerate(features):
        features[i] = feature + [tokenizer.pad_token_id for _ in range(max_length-len(feature))]
    print(max_length)
    return features

• 数据打batch： 随机的方法每次定时去取固定大小的数据即可

4, 高级版本

（完整代码：https://github.com/xxyliuyang/yl_nlp/blob/main/data_load_opt/advance.py）
可能已经发现问题了：

• 问题一：转换成feature过程中一次性padding成最长，那么每次送入模型过程中，padding部分的计算就是多余的计算，大大增加的计算量。
• 优化过程：在转换成feature部分，不进行padding，送入模型之前动态的padding

def convet_text_feature(examples):
    features = []
    for example in examples['train']:
        ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(example.text_a, add_special_tokens=True))
        features.append(ids)

    # no pad
    length = [len(ids) for ids in features]
    max_length = max(length)
    print(max_length)
    return features
    
def batch_list_to_batch_tensors(batch): # 动态padding 函数
    batch_tensors = []
    max_len = max([len(x) for x in batch])
    for feature in batch:
        feature = feature + [tokenizer.pad_token_id for _ in range(max_len-len(feature))]
        batch_tensors.append(feature)
    return torch.tensor(batch_tensors, dtype=torch.long)

• 问题二：如果是随机构建batch，那么输入长度是不确定的，假设一个batch，最小的文本长度是10，最大的文本长度是100，那么10长度的输入也要padding成100，同样无形中增加了过多的padding无效计算。
• 优化过程：通过sampler优化，将相同长度的数据放到一个batch里面，减少padding的长度。

class BucketSampler(Sampler):
    def __init__(self, data_source, padding_noise=0.1):
        super().__init__(data_source)
        self.lengths = [len(x) for x in data_source.features]
        self.padding_noise = padding_noise

    def _add_noise_to_value(self, value: int):
        noise_value = value * self.padding_noise
        noise = random.uniform(-noise_value, noise_value)
        return value + noise

    def __iter__(self):
        noisy_lengths = [self._add_noise_to_value(l) for l in self.lengths]
        indice_lengths = [(idx, length) for idx, length in enumerate(noisy_lengths)]
        indice_lengths.sort(key=lambda x: x[1])
        return iter([indice_length[0] for indice_length in indice_lengths])

    def __len__(self):
        return len(self.lengths)

总结：

数据加载优化：

• 先打batch，然后动态的padding（减少整体数据的padding长度）。
• 将相同长度的数据放到一个batch里面（减少单个batch里面padding的长度）。