18、深度学习中的分布式训练与超参数调优

深度学习中的分布式训练与超参数调优

1. 分布式训练概述

在深度学习中，训练大型复杂的神经网络需要大量的训练数据，而分布式训练方案可以显著提高模型处理数据的吞吐量，有效将训练时间从数周缩短至数小时。

1.1 异步训练与参数服务器策略

在训练过程中，可能会出现一个工作节点基于陈旧的模型状态更新模型权重的情况，但在实际应用中，这通常不是问题。因为大型神经网络一般会进行多个轮次的训练，这些小的差异最终会变得可以忽略不计。

在 Keras 中， ParameterServerStrategy 实现了多机上的异步参数服务器训练。使用这种分布式策略时，部分机器被指定为工作节点，部分则作为参数服务器。参数服务器保存模型的每个变量，而计算通常在工作节点（如 GPU）上进行。其实现方式与 Keras 中的其他分布式策略类似，例如在代码中，只需将 MirroredStrategy() 替换为 ParameterServerStrategy() 。

1.2 不同分布式策略

Keras 还支持另一种值得一提的分布式策略—— OneDeviceStrategy 。该策略会将其作用域内创建的任何变量放置在指定的设备上，在切换到实际分布到多个设备或机器的其他策略之前，它是测试代码的有效方式。

1.3 同步训练与异步训练的优缺点

同步训练和异步训练各有优缺点，选择哪种方式通常取决于硬件和网络限制：
| 训练方式 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
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