在 Colab TPU 上保存模型时速度极慢
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【中文标题】在 Colab TPU 上保存模型时速度极慢【英文标题】:Extremely slow when saving model on Colab TPU 【发布时间】:2021-07-28 20:57:12 【问题描述】:我的情况是 Colab TPU 环境下保存模型非常慢。
我在使用checkpoint
回调时第一次遇到这个问题,导致训练卡在第一个epoch结束。
然后,我尝试取出回调并使用model.save_weights()
保存模型,但没有任何改变。通过使用 Colab 终端,我发现 5 分钟的保存速度约为 100k。
Tensorflow 的版本 = 2.3
我的模型拟合代码在这里:
with tpu_strategy.scope(): # creating the model in the TPUStrategy scope means we will train the model on the TPU
Baseline = create_model()
checkpoint = keras.callbacks.ModelCheckpoint('baseline_epoch:03d.h5',
save_weights_only=True, save_freq="epoch")
hist = model.fit(get_train_ds().repeat(),
steps_per_epoch = 100,
epochs = 5,
verbose = 1,
callbacks = [checkpoint])
model.save_weights("epoch-test.h5", overwrite=True)
【问题讨论】:
5 分钟相当长。模型有多大?同样作为健全性检查,model.save_weights("epoch-test.h5", ...)
暗示它将保存到 Colab 机器的文件系统 - 如果将其保存在 GCS 上会更快吗?
@AllenWang 感谢您的回复。该模型约为 190 MB。其实我不知道如何在 GCS 上保存模型,总是尝试在 Colab 机器上保存。所以,我提到的时间是在 Colab 上,而不是 GCS
【参考方案1】:
我发现问题的发生是因为我通过写入显式切换到图形模式
from tensorflow.python.framework.ops import disable_eager_execution
disable_eager_execution()
之前
with tpu_strategy.scope():
model.fit(...)
虽然我还是不明白原因,删除disable_eager_execution
解决了这个问题。
【讨论】:
以上是关于在 Colab TPU 上保存模型时速度极慢的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
使用 GOOGLE COLAB TPU 在 IMAGENET 上训练 VGG-16 模型需要多长时间?
Colab Pro 在使用 TPU 运行时训练深度学习模型 12 小时后自动断开连接
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