CPU 上的 Keras LSTM 比 GPU 快？

Question

我正在 Keras 上测试 LSTM 网络，我在 CPU（i2600k 16GB 上 5 seconds/epoch）上的训练速度比在 GPU 上（Nvidia 1060 6GB 上 35 秒）快得多。 GPU 利用率运行约为 15%，在尝试包括 Keras 示例在内的其他 LSTM 网络时，我从未见过它超过 30%。当我运行其他类型的网络 MLP 和 CNN GPU 快得多。我正在使用最新的 theano 0.9.0dev4 和 keras 1.2.0

该序列有 50,000 个时间步长和 3 个输入（整数）。

如果输入为降序 (3,2,1)，则输出为 0，如果为升序，则输出为 1，除了如果最后两个也是升序的，那么输出是 0 而不是 1。

在 250 个 epoch 之后我得到了 99.97% 的准确率，但是为什么 GPU 这么慢？我在模型中做错了什么吗？我尝试了各种批处理设置，但仍然遇到同样的问题。

def generate_data():
    X=[]
    Y=[]
    for i in range(50000):
        start=random.randint(1,100)
        d=random.randrange(-1,2,2) #-1 or 1
        param=[(start),(start+d),(start+d+d)]
        X.append(np.array(param))
        if d<0:
            Y.append([1,0])

        elif len(Y)>2 and d>0 and Y[-1][1]==1 and Y[-2][1]==1:
            Y.append([1,0])
        elif d>0:
            Y.append([0,1])
    X=np.array(X)
    Y=np.array(Y)
    return X,Y
X,Y = generate_data()
X=np.asarray(X,'float32')
Y=np.asarray(Y,'float32')
X=np.reshape(X,(1,len(X),3))
Y=np.reshape(Y,(1,len(Y),2))

model=Sequential()
model.add(LSTM(20, input_shape=(50000,3), return_sequences=True))
model.add(Dense(2))
model.add(Activation('softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=RMSprop(), metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X, Y,batch_size=100, nb_epoch=250, verbose=2)

有什么想法吗？谢谢！

Answer 1

使用 Keras 的 CuDNNLSTM 单元在 Nvidia GPU 上加速计算：https://keras.io/layers/recurrent/#cudnnlstm

它只是将 LSTM 行更改为：

model.add(CuDNNLSTM(20, input_shape=(50000,3), return_sequences=True))

CPU 上的 Keras LSTM 比 GPU 快？

Keras LSTM on CPU faster than GPU?

performance

theano

lstm

keras