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本文介绍了如何使用 Azure 机器学习设计器中的“训练 Pytorch 模型”组件来训练 DenseNet 之类的 PyTorch 模型。 训练在你定义模型并设置其参数后进行,并且需要带标签的数据。
目前,“训练 PyTorch 模型”组件支持单节点训练和分布式训练。
将“训练 PyTorch 模型”组件添加到管道。 可以在“模型训练”类别下找到此组件。 展开“训练”,然后将“训练 PyTorch 模型”组件拖到你的管道中。
Nota
对于大型数据集,最好是在“GPU”类型的计算上运行“训练 PyTorch 模型”组件,否则管道会出现故障 。 可以通过设置“使用其他计算目标”,在组件的右窗格中为特定组件选择计算。
在左侧输入中,附加未训练的模型。 将训练数据集和验证数据集附加到“训练 PyTorch 模型”的中间和右侧输入中。
对于未经训练的模型,其必须为与 DenseNet 类似的 PyTorch 模型;否则将引发“InvalidModelDirectoryError”错误。
对于数据集,训练数据集必须是已标记的图像目录。 请参阅“转换为图像目录”以了解如何获取标记的图像目录。 如果未标记,将引发“NotLabeledDatasetError”。
训练数据集和验证数据集具有相同的标签类别,否则将引发 InvalidDatasetError。
对于“时期”,指定要训练的时期数。 每个时期将循环访问整个数据集,默认循环访问 5 次。
对于“批大小”,指定在一个批次中训练的实例数,默认为 16 个。
对于“学习率预热步数”,应指定要预热训练的回合数,以防该值默认为 0 时,初始学习率略微太大而无法开始收敛。
对于“学习率”,应指定学习速率值,其中默认值为 0.001。 学习率可控制每次在 sgd 等优化器中对模型进行测试和纠正时使用的步长。
设置的学习率越小,模型测试就越频繁,而且可能会陷入局部停滞。 设置的学习率越大,收敛速度就越快,而且有可能会超过实际最小值。
Nota
如果训练损失在训练期间变为 Nan,则可能是因学习率太大所致,此时降低学习率或许会有所帮助。 在分布式训练中,为了保持梯度稳定下降,实际学习率将由
lr * torch.distributed.get_world_size()
计算,因为进程组的批尺寸为单一进程的进程总数。 应用多项式学习率衰减可帮助构建一个性能更好的模型。对于“随机种子”,可以选择键入一个整数值,将其用作种子。 如果需要跨运行确保试验的可再现性,建议使用种子。
对于“耐性”,请指定在验证损失不连续减少时提前停止训练的时期数。 默认为 3。
对于“打印频率”,应指定每个训练回合中迭代的训练日志打印频率,默认值为 10。
提交管道。 如果数据集较大,这将需要一段时间,建议使用 GPU 计算。
在分布式训练中,用于训练模型的工作负载会在多个微型处理器之间进行拆分和共享,这些处理器称为工作器节点。 这些工作器节点并行工作以加速模型训练。 目前,设计器支持适用于“训练 PyTorch 模型”组件的分布式训练。
借助分布式训练,你可以通过训练 PyTorch 模型在 ImageNet(1,000 个类别、1,200,000 张图像)等大型数据集上进行训练。 下表显示了使用不同设备在 ImageNet 上从头开始对 Resnet50 进行 50 个回合训练的训练时间及表现。
设备 | 训练时间 | 训练吞吐量 | Top-1 验证准确率 | Top-5 验证准确率 |
---|---|---|---|---|
16 V100 GPU | 6 小时 22 分钟 | 大约 3,200 张图像/秒 | 68.83% | 88.84% |
8 V100 GPU | 12 小时 21 分钟 | 大约 1,670 张图像/秒 | 68.84% | 88.74% |
单击此组件的“指标”选项卡,然后查看训练指标图,如“每秒训练图数”和“排名第 1 的准确率”。
若要为“训练 PyTorch 模型”组件启用分布式训练,可以在组件右侧窗格的“运行设置”中进行设置。 分布式训练只支持 AML 计算群集 。
Nota
激活分布式训练需要多个 GPU,因为使用 NCCL 后端的“训练 PyTorch 模型”组件时需要 cuda。
选择此组件并打开右侧面板。 展开“运行设置”部分。
请确保已为计算目标选择 AML 计算。
在“资源布局”部分,需要设置以下值:
节点计数:计算目标中用于训练的节点数。 该值应小于或等于计算群集的最大节点数。 默认值为 1,代表单节点作业。
每个节点的进程计数:每个节点触发的进程数。 该值应小于或等于计算的处理单位。 默认值为 1,代表单进程作业。
通过单击计算名称进入“计算详情”页,便可检查计算的“最大节点数”和“处理单位”。
此处 可详细了解 Azure 机器学习分布式训练的相关信息。
如果为此组件启用分布式训练,则每个进程都会生成驱动程序日志。 70_driver_log_0
适用于主进程。 在右侧窗格的“输出 + 日志”选项卡下,即可查看驱动程序日志中每个进程的详细错误信息。
如果启用分布式训练的组件发生故障,但未生成任何 70_driver
日志,则可查看 70_mpi_log
以了解错误详情。
下方示例显示了一则常见错误,即每个节点的进程计数大于计算的处理单位 。
有关组件故障排除的更多详细信息,可参阅此文。
管道运行完成后,若要使用模型进行评分,请将训练 PyTorch 模型连接到为图像模型评分,以预测新输入示例的值。
名称 | Type | 说明 |
---|---|---|
未训练的模型 | UntrainedModelDirectory | 未经训练的模型,需要 PyTorch |
训练数据集 | ImageDirectory | 训练数据集 |
验证数据集 | ImageDirectory | 每个时期用于评估的验证数据集 |
名称 | 范围 | 类型 | 默认 | 说明 |
---|---|---|---|---|
时期 | >0 | Integer | 5 | 选择包含标签的列或结果列 |
批大小 | >0 | Integer | 16 | 要在一个批次中训练的实例数 |
学习率预热步数 | >=0 | Integer | 0 | 预热训练的回合数 |
学习速率 | >=double.Epsilon | Float | 0.1 | “随机梯度下降”优化器的初始学习速率。 |
随机种子 | 任意 | Integer | 1 | 模型使用的随机数生成器的种子。 |
耐性 | >0 | Integer | 3 | 要提前停止训练的时期数 |
打印频率 | >0 | Integer | 10 | 每个回合中迭代的训练日志打印频率 |
名称 | Type | 说明 |
---|---|---|
已训练模型 | ModelDirectory | 已训练模型 |
请参阅 Azure 机器学习可用的组件集。