硬件太差不要慌 做时间的朋友

背景

天之道，损有余以补不足。

深度学习，那是先富的游戏。穷导致硬件不行，非科班导致工程也不行，每次比赛数据量一大，我心里浮现的都是水浒传名场面

相声，讲究的是说学逗唱；而工程，讲究的是一个吹德偶夫（trade-off）。那，我们就用时间换空间。时间是每个人的朋友，跑的慢，就多等等。之前kdd cup百度比赛，我在尝试复现baseline的时候就遇到了麻烦。

215天的训练历史，产生了400万样本。batch_size选择1024，但每个step大概耗时800ms，单个epoch慢的离谱。不禁感慨生活太残忍了。

本文记录一下，我做了哪些改动。很多人喜欢强调：什么算法工程师先要是一个工程师。我虽然不懂这话的含义，但工地上，他们都叫我Yue工，赢麻了。

读取

首先是读取文件过程，想把csv保存为pickle后加载。但发现csv读取只花2秒。可以接受，未采纳。

dataset中窗口滑动转化为时序样本，原本pandas操作变为numpy操作。单个样本处理时间从2e-4s 降低为2e-6s，训练单个step从800ms可以降为250ms。但二者切片时对左开右闭的设置不一样，坑了很久

原本我沾沾自喜的设计了，一个day到index到样本的数据提取路线，每个过程都封装的很好。实际跑起来，发现训练前啥预处理没有，要花三十分钟(1933s)。从所有index选取不在drop_list的，普通写法特别耗时，转化为集合求差。三十分钟变成3秒。
很慢
idx = [i for i in all_idx if i not in dropidx] # very slow
很快
idx = sorted(list(set(all_idx) - set(dropidx)))
样本选取idx过程中，通过分布式提取并保存为pickle，训练可以开始的快些？groupby还是很耗时。

def get_idx_from_days2(data, selected_days, day_columns='Day', mode='train', train_sequence_length=2*24*6, predict_sequence_length=2*24*6, strides=1*6, max_lags=1):""" sample1: 固定间隔，每个间隔选一个sample2: 间隔1-6随机, 此时先选出每个的间隔序列，再cumsum到原始序列进行选择"""def func(data):return data.tail(predict_sequence_length - 1).index.tolist()def func2(data):return data.head(max(train_sequence_length, max_lags) + 1).index.tolist() cpu_count = os.cpu_count()all_idx = data.loc[data[day_columns].isin(selected_days)].index.tolist()data_grouped = data.groupby(['TurbID'])dropidx = joblib.Parallel(cpu_count)(joblib.delayed(func)(group) for name, group in data_grouped)dropidx = list(itertools.chain(*dropidx))if mode == 'train':dropidx2 = joblib.Parallel(cpu_count)(joblib.delayed(func2)(group) for name, group in data_grouped)dropidx2 = list(itertools.chain(*dropidx2)) dropidx += dropidx2 idx = sorted(list(set(all_idx) - set(dropidx)))return idx

tensorflow可以存成tf-records二进制文件加速加载，这里我没有使用。

特征

本来我最喜欢的结构是数据原始列原封不动，作为网络输入。特征部分尽量在神经网络里使用tf实现，感觉只适合简单任务与小数据。因此，把特征工程部分采用多进程完成并保存。或者采用tf.data里的多线程map

pipeline

tensorflow本身的一个优势是其自带的tf.data模块，可以高效的给模型喂子弹。官方文档里有如何
Profiling tf.profiler.experimental.Trace
原来Tensorboard 里有个profile_batch的参数，可以直接帮着分析。由于每次都要端口转发，后来用tensorboard就比较少了， 不过实际训练的时候，还是去掉TB吧，很粘时间也

metrics

预测48小时，并迭代15天。因此可以很多值预测了多遍，可以转化一下，用向量方法求出来。在尝试规则模型的时候，发现本地评分过程消耗了两个小时。单个风机消耗的是6秒，为啥到134，就到两小时了。

首先看了一下代码，看起来没有很容易优化的地方。那第一步就是把采样加上去，因为不采样自己凭一次分要2小时，太久。另一方面，我发现比赛规则我第一印象是按个滚动，现在里面也是有采样的。所以既可以减少时间，也与线上评价更吻合。
发现循环的时候，其实可以更简单点，就是逐行循环，而不是每一轮都筛选。

还是不行的感觉，如果换成多线程感觉比较麻烦。其实，之前我几乎没怎么用过多线程。我一直都有一颗仁慈的人。很多人对待电脑，就像资本家对我们一样，就不让闲着。我干完了等别人结果都不行，非要整什么异步。
最终版本：

def _process(index: int):y_true = pd.read_pickle('../../data/user_data/y_true.pkl')y_pred = pd.read_pickle('../../data/user_data/y_pred.pkl')raw_data = pd.read_pickle('../../data/user_data/valid_df_raw.pkl') predict_sequence_length = y_true.shape[1] - 2total_rows = len(y_true)strides = total_rows // os.cpu_count()start = index * stridesy_true_process = y_true.iloc[start: start+strides]y_pred_process = y_pred.iloc[start: start+strides]scores_process = []for true, pred in zip(y_true_process.iterrows(), y_pred_process.iterrows()): start_time = true[1]['start_time']turbine = true[1]['TurbID']raw_index = raw_data.loc[(raw_data['start_time']== start_time) & (raw_data['TurbID'] == turbine)].index[0] scores_process.append(turbine_score(true[1].iloc[2:].values,pred[1].iloc[2:].values,raw_data.loc[raw_index: raw_index + predict_sequence_length-1]))return scores_process def kdd_score_parallel():#多线程版本，每个线程从保存的pkl中截取自己处理的片段，然后分别处理，最后合成n_process = os.cpu_count()scores = []with multiprocessing.Pool(n_process) as p:process_scores = p.map(_process, range(n_process)) scores.append(process_scores)scores = np.concatenate(scores)scores = scores.reshape([-1, 2]) return scores

做出多线程版本。发现需要保存下来，才能方便序列化，多核之后从7000秒降到600秒了，几乎可以达到实用了。

如果再有心思的话，可以用numba和cython进一步优化速度。
实验迭代
另外关于迭代，就是可以采样部分数据进行实验，加速迭代历程。时序里，当然是选择最后的，或者同期的。
家里条件好的，可以把apex和多卡都搞上。1080这种卡收益不大，那就让老爷们先走吧。

深刻的感受到了从30分钟转化为3秒完成，都是因为自己薄弱的基础。
再比如，主办方给的tensorflow版本较低，我甚至要降cuda版本才能用。我就给主办方以时间，一个月没做比赛，他们就把版本升了。

最后，即使成绩暂时不够好，或生活不如意，问题不大。做时间的朋友，慢慢积累。也许，成绩提高了，也许期待就降低了。牢记：给文明以岁月，给自己以时间，路线对了，稳赢，无非是小赢、中赢，还是大赢的问题。

以上措施帮助我可以在两个小时左右完成训练和验证

总结

以上是生活随笔为你收集整理的硬件太差不要慌 做时间的朋友的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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