Caffe2

Caffe2 Distributed Training分布式训练

Caffe2 最重要的一个特点是，便于分布式训练，无须重构设计即可快速实现网络的伸缩.

进一步学习Caffe2分布式训练的例子，可参考SynchronousSGD， 该材料阐述了Caffe2的data_parallel_model设计规则.

• Gloo - 用于多机训练的通信库
• NCLL - NVIDIA推出的多GPU通信的NCCL库
• Redis - 为了对分布式训练的节点进行有效管理， Caffe2采用NFS在节点间分享数据，或者采用Redis服务器来处理节点间的通信

Caffe2 提供的一个分布式训练实例resnet50_trainer中，可以在单个GPU上运行 resnet50_trainer脚本. 其中，训练数据需要先加载到 lmdb database， 或者LevelDB.

实例

安装成功Caffe2后，分布式训练至少有一个GPU，多个GPU更适合体现其分布式特点.

首先，训练数据库转换成lmdb database， 或LevelDB格式；

resnet50_trainer.py说明：

usage: resnet50_trainer.py [-h] --train_data TRAIN_DATA                            [--test_data TEST_DATA] [--db_type DB_TYPE]                           [--gpus GPUS] [--num_gpus NUM_GPUS]                           [--num_channels NUM_CHANNELS]                           [--image_size IMAGE_SIZE] [--num_labels NUM_LABELS]                           [--batch_size BATCH_SIZE] [--epoch_size EPOCH_SIZE]                           [--num_epochs NUM_EPOCHS]                           [--base_learning_rate BASE_LEARNING_RATE]                           [--weight_decay WEIGHT_DECAY]                           [--num_shards NUM_SHARDS] [--shard_id SHARD_ID]                           [--run_id RUN_ID] [--redis_host REDIS_HOST]                           [--redis_port REDIS_PORT]                           [--file_store_path FILE_STORE_PATH]

• –train_data - 训练数据库的路径
• –test_data - 测试数据库的路径
• –db_type - lmdb或leveldb， 默认lmdb
• –gpus - GPU IDs列表，其中 0 为第一个GPU设备， 多个GPU用逗号’，’隔开
• –num_gpus - GPUs总数，或者gpus列表
• –num_channels - 颜色通道数，默认为3
• –image_size - 输入图像的高和宽的像素值，假设宽和高一样，默认为227， 不能处理小尺寸的
• –num_labels - labels数，默认1000
• –batch_size - batch size，所有GPUs上的总和，默认32，增加GPUs可以增加其值
• –epoch_size - 每个epoch中图像数，默认1.5MM(1500000)，可以进行自定义
• –num_epochs - epochs数
• –base_learning_rate - 初始化学习率，默认0.1(基于256个batch size)
• –weight_decay - weight decay(L2 regularization)
• –num_shards - 分布式运行的机器数，默认1
• –shard_id - shard/node id，默认为0，下一个node为1，以此
• –run_id RUNID - 唯一运行码, e.g. uuid
• –redis_host - Redis服务器的host(for rendezvous)
• –redis_port - rendezvous的Redis端口
• –file_store_path - alternative to Redis, (NFS) path to shared directory to use for rendezvous temp files to coordinate between each shard/node

testing用到的参数：
- 1. –train_data[必需]
- 2. –db_type[默认lmdb]
- 3. –num_gpus<#> [使用该方式，替代利用 –gpus列出各gpu的方式]
- 4. –batch_size[默认为32]
- 5. –test_data [可选]

唯一一个必须要提供的参数是训练数据库. 其调用方式为，其它参数默认：

python resnet50_trainer.py --train_data <location of lmdb training database>

使用LevelDB：

python resnet50_trainer.py --train_data <location of leveldb training database> --db_type leveldb

默认batch_size均为32. 如果采用2个GPU，需要根据GPU数来增加batch_size，以更多的利用GPU显存，此时，batch_size=64：

python resnet50_trainer.py --train_data <location of lmdb training database> --num_gpus 2 --batch_size 64

增加一个GPU，可以加倍batch size，每各epoch的迭代数减半.

采用 nvidia-smi查看GPU状态，* watch -n1 nvidia-smi*可在多个experiments时连续记录GPU状态.

加入 –test_data 参数，可以监督网络训练的效果，给出accuracy，便于分析收敛情况.

日志 Logging

运行训练程序时，在同文件夹内会生成log文件，该文件记录了在不同参数时的状态. 比如，

resnet50_gpu2_b64_L1000_lr0.10_v2_20170411_141617.log

从该文件名可以得出：
- –gpus 2
- –batch_size 64
- –num_labels 1000
- –base_learning_rate 0.10
以时间戳排列.

log文件中，记录的值有：
- time_spent
- cumulative_time_spent
- input_count
- cumulative_input_count
- cumulative_batch_count
- inputs_per_sec
- accuracy
- epoch
- learning_rate
- loss
- test_accuracy[如果没有test data，该值默认为-1，反之，输出accuracy值]