tensorflow学习笔记(十九):分布式Tensorflow

分布式Tensorflow

最近在学习怎么分布式Tensorflow训练深度学习模型,看官网教程看的云里雾里,最终结合着其它资料,终于对分布式Tensorflow有了些初步了解.

gRPC (google remote procedure call)

分布式Tensorflow底层的通信是gRPC
gRPC首先是一个RPC,即远程过程调用,通俗的解释是:假设你在本机上执行一段代码num=add(a,b),它调用了一个过程 call,然后返回了一个值num,你感觉这段代码只是在本机上执行的, 但实际情况是,本机上的add方法是将参数打包发送给服务器,然后服务器运行服务器端的add方法,返回的结果再将数据打包返回给客户端.

Cluster.Job.Task

Job是Task的集合.
Cluster是Job的集合

为什么要分成Cluster,Job,和Task呢?

首先,我们介绍一下Task:Task就是主机上的一个进程,在大多数情况下,一个机器上只运行一个Task.

为什么Job是Task的集合呢? 在分布式深度学习框架中,我们一般把Job划分为Parameter和Worker,Parameter Job是管理参数的存储和更新工作.Worker Job是来运行ops.如果参数的数量太大,一台机器处理不了,这就要需要多个Tasks.

Cluster 是 Jobs 的集合: Cluster(集群),就是我们用的集群系统了

如何创建集群

从上面的描述我们可以知道,组成Cluster的基本单位是Task(动态上理解,主机上的一个进程,从静态的角度理解,Task就是我们写的代码).我们只需编写Task代码,然后将代码运行在不同的主机上,这样就构成了Cluster(集群)

如何编写Task代码

首先,Task需要知道集群上都有哪些主机,以及它们都监听什么端口.tf.train.ClusterSpec()就是用来描述这个.

tf.train.ClusterSpec({
    "worker": [
        "worker_task0.example.com:2222",# /job:worker/task:0 运行的主机
        "worker_task1.example.com:2222",# /job:worker/task:1 运行的主机
        "worker_task2.example.com:2222"# /job:worker/task:3 运行的主机
    ],
    "ps": [
        "ps_task0.example.com:2222",  # /job:ps/task:0 运行的主机
        "ps_task1.example.com:2222"   # /job:ps/task:0 运行的主机
    ]})

这个ClusterSec告诉我们,我们这个Cluster(集群)有两个Job(worker.ps),worker中有三个Task(即,有三个Task执行Tensorflow op操作)

然后,将ClusterSpec当作参数传入到 tf.train.Server()中,同时指定此Task的Job_name和task_index.

#jobName和taskIndex是函数运行时,通过命令行传递的参数
server = tf.train.Server(cluster, job_name=jobName, task_index=taskIndex)

下面代码描述的是,一个cluster中有一个Job,叫做(worker), 这个job有两个task,这两个task是运行在两个主机上的

#在主机(10.1.1.1)上,实际是运行以下代码
cluster = tf.train.ClusterSpec({"worker": ["10.1.1.1:2222", "10.1.1.2:3333"]})
server = tf.train.Server(cluster, job_name="local", task_index=0)

#在主机(10.1.1.2)上,实际运行以下代码
cluster = tf.train.ClusterSpec({"worker": ["10.1.1.1:2222", "10.1.1.2:3333"]})
server = tf.train.Server(cluster, job_name="local", task_index=1)

tf.trian.Server干了些什么呢?
首先,一个tf.train.Server包含了: 本地设备(GPUs,CPUs)的集合,可以连接到到其它task的ip:port(存储在cluster中), 还有一个session target用来执行分布操作.还有最重要的一点就是,它创建了一个服务器,监听port端口,如果有数据传过来,他就会在本地执行(启动session target,调用本地设备执行运算),然后结果返回给调用者.

我们继续来写我们的task代码:在你的model中指定分布式设备

with tf.device("/job:ps/task:0"):
  weights_1 = tf.Variable(...)
  biases_1 = tf.Variable(...)

with tf.device("/job:ps/task:1"):
  weights_2 = tf.Variable(...)
  biases_2 = tf.Variable(...)

with tf.device("/job:worker/task:0"): #映射到主机(10.1.1.1)上去执行
  input, labels = ...
  layer_1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input, weights_1) + biases_1)
  logits = tf.nn.relu(tf.matmul(layer_1, weights_2) + biases_2)
with tf.device("/job:worker/task:1"): #映射到主机(10.1.1.2)上去执行
  input, labels = ...
  layer_1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input, weights_1) + biases_1)
  logits = tf.nn.relu(tf.matmul(layer_1, weights_2) + biases_2)
  # ...
  train_op = ...
with tf.Session("grpc://10.1.1.2:3333") as sess:#在主机(10.1.1.2)上执行run
  for _ in range(10000):
    sess.run(train_op)

这里我还有一个疑问:为什么使用了tf.device("/job:worker/task:1"),还要用tf.Session("grpc://10.1.1.2:3333"),直接用tf.Session()为什么就不行?
我感觉这是和gRPC有关.客户存根需要服务器地址才能向服务器发送数据.

写分布式程序时,我们需要关注一下问题:
(1) 使用In-graph replication还是Between-graph replication

In-graph replication:一个client(显示调用tf::Session的进程),将里面的参数和ops指定给对应的job去完成.数据分发只由一个client完成.

Between-graph replication:下面的代码就是这种形式,有很多独立的client,各个client构建了相同的graph(包含参数,通过使用tf.train.replica_device_setter,将这些参数映射到ps_server上.)

(2)同步训练,还是异步训练

Synchronous training:在这种方式中,每个graph的副本读取相同的parameter的值,并行的计算gradients,然后将所有计算完的gradients放在一起处理.Tensorlfow提供了函数(tf.train.SyncReplicasOptimizer)来处理这个问题(在Between-graph replication情况下),在In-graph replication将所有的gradients平均就可以了

Asynchronous training:自己计算完gradient就去更新paramenter,不同replica之间不会去协调进度

(3)
一个完整的例子,来自官网链接:

import tensorflow as tf

# Flags for defining the tf.train.ClusterSpec
tf.app.flags.DEFINE_string("ps_hosts", "",
                           "Comma-separated list of hostname:port pairs")
tf.app.flags.DEFINE_string("worker_hosts", "",
                           "Comma-separated list of hostname:port pairs")

# Flags for defining the tf.train.Server
tf.app.flags.DEFINE_string("job_name", "", "One of 'ps', 'worker'")
tf.app.flags.DEFINE_integer("task_index", 0, "Index of task within the job")

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

由于是相同的代码运行在不同的主机上,所以要传入job_name和task_index加以区分,而ps_hosts和worker_hosts对于所有主机来说,都是一样的,用来描述集群的

def main(_):
  ps_hosts = FLAGS.ps_hosts.split(",")
  worker_hosts = FLAGS.worker_hosts.split(",")

  # Create a cluster from the parameter server and worker hosts.
  cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts})

  # Create and start a server for the local task.
  server = tf.train.Server(cluster,
                           job_name=FLAGS.job_name,
                           task_index=FLAGS.task_index)

  if FLAGS.job_name == "ps":
    server.join()

我们都知道,服务器进程如果执行完的话,服务器就会关闭.为了是我们的ps_server能够一直处于监听状态,我们需要使用server.join().这时,进程就会block在这里.至于为什么ps_server刚创建就join呢:原因是因为下面的代码会将参数指定给ps_server保管,所以ps_server静静的监听就好了.

  elif FLAGS.job_name == "worker":

    # Assigns ops to the local worker by default.
    with tf.device(tf.train.replica_device_setter(
        worker_device="/job:worker/task:%d" % FLAGS.task_index,
        cluster=cluster)):

tf.train.replica_device_setter(ps_tasks=0, ps_device='/job:ps', worker_device='/job:worker', merge_devices=True, cluster=None, ps_ops=None)),返回值可以被tf.device使用,指明下面代码中variable和ops放置的设备.

example:

# To build a cluster with two ps jobs on hosts ps0 and ps1, and 3 worker
# jobs on hosts worker0, worker1 and worker2.
cluster_spec = {
    "ps": ["ps0:2222", "ps1:2222"],
    "worker": ["worker0:2222", "worker1:2222", "worker2:2222"]}
with tf.device(tf.replica_device_setter(cluster=cluster_spec)):
  # Build your graph
  v1 = tf.Variable(...)  # assigned to /job:ps/task:0
  v2 = tf.Variable(...)  # assigned to /job:ps/task:1
  v3 = tf.Variable(...)  # assigned to /job:ps/task:0
# Run compute

这个例子是没有指定参数worker_device和ps_device的,你可以手动指定

继续代码注释,下面就是,模型的定义了

      # Build model...variables and ops
      loss = ...
      global_step = tf.Variable(0)

      train_op = tf.train.AdagradOptimizer(0.01).minimize(
          loss, global_step=global_step)

      saver = tf.train.Saver()
      summary_op = tf.merge_all_summaries()
      init_op = tf.initialize_all_variables()

    # Create a "supervisor", which oversees the training process.
    sv = tf.train.Supervisor(is_chief=(FLAGS.task_index == 0),
                             logdir="/tmp/train_logs",
                             init_op=init_op,
                             summary_op=summary_op,
                             saver=saver,
                             global_step=global_step,
                             save_model_secs=600)

    # The supervisor takes care of session initialization, restoring from
    # a checkpoint, and closing when done or an error occurs.
    with sv.managed_session(server.target) as sess:
      # Loop until the supervisor shuts down or 1000000 steps have completed.
      step = 0
      while not sv.should_stop() and step < 1000000:
        # Run a training step asynchronously.
        # See `tf.train.SyncReplicasOptimizer` for additional details on how to
        # perform *synchronous* training.
        _, step = sess.run([train_op, global_step])

    # Ask for all the services to stop.
    sv.stop()

考虑一个场景(Between-graph),我们有一个parameter server(存放着参数的副本),有好几个worker server(分别保存着相同的graph的副本).更通俗的说,我们有10台电脑,其中一台作为parameter server,其余九台作为worker server.因为同一个程序在10台电脑上同时运行(不同电脑,job_name,task_index不同),所以每个worker server上都有我们建立的graph的副本(replica).这时我们可以使用Supervisor帮助我们管理各个process.Supervisor的is_chief参数很重要,它指明用哪个task进行参数的初始化工作.sv.managed_session(server.target)创建一个被sv管理的session

if __name__ == "__main__":
  tf.app.run()

To start the trainer with two parameter servers and two workers, use the following command line (assuming the script is called trainer.py):

# On ps0.example.com:
$ python trainer.py \
     --ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222 \
     --worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222 \
     --job_name=ps --task_index=0
# On ps1.example.com:
$ python trainer.py \
     --ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222 \
     --worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222 \
     --job_name=ps --task_index=1
# On worker0.example.com:
$ python trainer.py \
     --ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222 \
     --worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222 \
     --job_name=worker --task_index=0
# On worker1.example.com:
$ python trainer.py \
     --ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222 \
     --worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222 \
     --job_name=worker --task_index=1

可以看出,我们只需要写一个程序,在不同的主机上,传入不同的参数使其运行

下篇将要介绍如何分布式计算深度学习模型
参考博客:
[1] http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309403987407065210809
[2] http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309403988813608274928
[3] http://blog.csdn.net/luodongri/article/details/52596780