【AI 框架基础技术】基于 Python API 搭建深度学习模型

文 @ 不愿透露姓名的小P同学

0 前言

大家好，本次分享作为 AI 框架基础系列，将为大家详细讲述如何基于 Python API 快速搭建深度学习模型。

随着 AI 框架的发展，搭建深度学习模型变得越来越容易。好比以前建房子，需要自己一砖一瓦地往上添加，后来人们可以用现成的模块如预制板像搭建积木一般地来建造房屋。再往后，可以根据图纸直接用 3D 打印技术来打印出一个成形的房子。

搭建深度学习模型也是如此，按照搭建复杂度从繁到简可以分为三个阶段：

1. 在 AI 框架出现之前的第一个阶段，我们需要自己实现模型的每一个算子。
2. 第二阶段，我们可以调用框架提供的算子单元比如卷积、激活函数、时序处理单元等来搭建模型，目前大部分主流框架主要处于这个阶段。
3. 第三阶段，我们基于 AI 框架提供的算子单元进一步开发出一些通用模板，基于这些模板进行模型搭建会更加便捷。

OpenMMlab 系列算法框架就是第三阶段的典型代表，这些模型模板一般做好了解耦，模块之间一般可以拆解重组，方便灵活地应用于不同的任务，以及后续的调试和升级。

除了上述三个阶段，甚至可以使用包括网络结构搜索（NAS）等在内的 AutoML 技术直接输出一个不错的模型。

不管经历以上哪个阶段，构建的实用深度学习网络，都会面临训练耗时长的问题。

例如，经典的 ResNet 网络在单张 V100 GPU上，完成一次 ImageNet 数据集的完整训练需要超过一周时间。因此，在日常训练过程中，研究者们集合实践与经验，沉淀出了大量实用技巧，可以大幅缩短模型训练的时间。

本次分享将聚焦于如何利用 AI 框架提供的算子积木搭建深度学习模型，并高效进行模型训练。

全文将从以下两个部分展开，文中代码均以 PyTorch 为例。

1. 基于 Python API 搭建深度学习模型
2. 搭建深度学习模型时的加速进阶技巧

1 基于 Python API 搭建深度学习模型

简单来说，搭建一个可以随时启动训练的深度学习模型主要包含四步：

1. 搭建模型主体架构
2. 配置优化策略
3. 定义数据
4. 定义训练 pipeline

下面将从这四个方面展开。

1.1 搭建模型主体架构

以搭建模型 my_model 为例，单个算子就像积木，搭建时可以简单地堆叠，只要相邻的两块接口能够兼容。如下面这个例子，就用了一个卷积层作为 layer1，用了一个线性全连接层作为 classifier。积木之间的连接先后顺序在 forward中定义。每一块积木的特性，即算子的参数，可以随机初始化。在复杂任务中，也可以加载事先准备好的预训练模型。

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, inplanes, features, num_classes=1000):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Conv2d(inplanes, inplanes)
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(features, num_classes)
        )
        self._initialize_weights()

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.classifier(x)
        return x

    def _initialize_weights(self):
        pass

my_model = MyModel(...)

1.2 配置优化策略

对于普通上班族，每周一到周五的工作会不断循环往复，但可能大多数人向往的生活是每天都会有一些新的收获。

那么一份普通的数据样本，无休无止地开始输入和处理的循环。理想的情况是每一份数据来了又走之后都能留下一些东西，至于留下来的，就是损失函数所定义的loss计算规则。通过损失函数得到的 loss 反向传播得到的模型参数的梯度。这些梯度如何内化到模型中，正是优化器要做的事。

总的来说，如下示例，损失函数（criterion）决定了在训练过程中要用什么样的评判标准。优化器（optimizer）决定了模型的参数如何更新。

optimizer = torch.optim.SGD(my_model.parameter(), ...)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

1.3 定义数据

模型的训练需要以数据为输入，PyTorch 通过 Dataset 和 Dataloader 来表示数据。

以如下代码为例，自定义的数据集通常需要包含数据集的大小（__len__）和数据读取的方式（__getitem__）。在每一轮输入数据规模确定的前提下，前者决定了遍历完全部数据所需要的轮次，后者决定了在每一轮读取数据的过程中如何去获取输入。

my_dataloader 则决定每一轮训练中，数据如何被分配和组合，这个一般AI训练框架能做到完全的自动化。

from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.data import Dataloader
class MyDataset(Dataset):
 	def __init__(self, meta_file):
      	# 自定义处理元数据文件的函数 parse_meta
      	self.meta_list = parse_meta(meta_file)
        
    def __getitem__(self, index):
      	# 自定义从元数据信息读取实际数据的函数 get_data 
        return get_data(self.meta_list[index])
 
    def __len__(self):
        return len(self.meta_list)
    
my_dataset = MyDataset(...)
my_dataloader = Dataloader(my_dataset, batch_size=4)

1.4 定义训练 pipeline

如下图所示，在一次训练中，数据流按序进入网络，根据网络结构和损失函数得到前向输出后，再进行反向传播，保存参数的梯度值，并按照优化器定义的策略更新到网络的参数中。更新后的参数会和下一轮的数据一起开始新的一天。

用 Python API 来简单描述，如以下代码所示：

def train(my_model, my_dataloader, criterion, optimizer):
    for index, (input, target) in enumerate(my_dataloader):
        output = my_model(input)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

这样，一个完整的深度学习模型就搭建好了。

就像人是一个家的关键因素，数据也是整个模型的关键，它决定了要去搭建什么样的模型，要采用什么样的优化策略，从而最终决定了模型的性能表现。

2 搭建深度学习模型时的加速进阶技巧

目前主要的加速方法包括：

1. 分布式并行
2. 混合精度
3. 在线编译

下面简单分享一下这些方法，更细节的部分将会在后续的分享内容中详细介绍。

2.1 分布式并行

分布式并行包含两种方式：数据并行、模型并行，以及这两种方式的融合。

理想情况下，多卡运行所需时间应该与卡数成反比，但在实际操作中，由于通信等因素，往往不能达到理想的效果。

2.1.1 数据并行

在多卡（多进程）训练中，数据会被分发到不同的卡，各自独立进行前向计算和反向传播，得到梯度信息之后再进行同步和更新。

相对应的代码改动如下：

# dataloader 中的 sampler 将在后续的数据分发过程中决定每张卡上的数据排列
train_sampler = torch.utils.data.DistributedSampler(my_dataset, shuffle=True)
train_loader = DataLoader(my_dataset, sampler = train_sampler)
 
# 将模型变成一个分布式模型
my_model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(my_model)

DistributedDataParallel 主要做了两件事情：

1. 初始化时，使每张卡上的参数需要保持一致；
2. 每一轮迭代之后，不同卡上参数的梯度会通过通信来同步，保证各卡的参数仍然一致。

这样做有两个好处，一是能充分且灵活地利用计算资源，大大缩短模型训练所需时间，二是相当于增大 batch_size，梯度下降方向会更贴合数据集整体的实际情况。

2.1.2 模型并行

当模型的参数量非常大时，即便是 32GB 的显卡，也难以容纳如此之大的模型训练任务。我们可以将参数分发到不同的卡上。模型并行可以在模型的任意一层进行，如果在前面的层中用到了数据并行，则根据当前层的计算规则决定要不要将数据归并到一起。

参数的分发可以在线性的全连接层等无参数顺序要求的层进行，也可以在多任务模型中，将不同的任务执行代码块分发到不同的卡。

2.2 混合精度

混合精度训练主要用半精度（float16）进行训练，同时能保持单精度（float32）结果的一种训练方式，为了能保持精度，在一些运算单元上会掺杂 float32 的计算。它可以减小计算内存，加快计算速度。

由于在一些算子上存在溢出的问题，在训练过程中需要先将这些算子转换成 float32 进行计算后再转回 float16。

从用户 Python 代码的角度，混合精度需要修改以下三方面的内容：模型参数的转换，输入的转换，以及参数更新过程中的 loss scaling 等优化策略的更新。具体原理可以参考 自动混合精度，以下仅为示意代码：

my_model.half()
for index, (input, target) in enumerate(my_dataloader):
  	input = input.half()
    # forward
    loss = ...
    # backward，scale 为对 loss 进行的放大操作
    scale(loss).backward()
    # fused_sgd 为用户自定义或者框架提供的包含 loss scaling 和 master copy of weights 的优化器
    fused_sgd.step()

2.3 在线编译

Python 和动态图的结合使用户可以灵活地定义模型计算流程，但在一些比较复杂的算子计算中，大量小 op 的叠用，会增加调度开销，使得模型具有较大的优化空间。我们通过在线编译技术，可以在小算子密集的场景下实现加速。

在模型训练中，还有很多更为灵活的应用，譬如我们可以规定在特定的轮次只训练模型的部分特定参数。

另外，我们还可以自定义模块和算子，只要实现了 forward 和 backward，那么它就可以在模型中被当作积木来使用。

使用 pybind 等机制可以将 C++ 代码编译成 Python 模块，兼顾速度和易用性。

结语

感谢阅读，关于 Python API 搭建深度学习模型相关问题欢迎大家一起留言讨论哦~

更期待有相同兴趣的同学加入我们，一同探索解决 AI 框架面临的问题和挑战！

大家如果有感兴趣的技术内容和难点欢迎随时指出，可以在评论区给我们留言~

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