Keras：进行超参数网格搜索时内存不足

Question

我正在运行多个嵌套循环来进行超参数网格搜索。每个嵌套循环都运行一个超参数值列表，在最内层的循环中，每次使用生成器构建和评估 Keras 顺序模型。（我没有做任何训练，我只是随机初始化然后多次评估模型，然后检索平均损失）。

我的问题是，在此过程中，Keras 似乎正在填满我的 GPU 内存，以至于我最终遇到 OOM 错误。

有人知道如何解决这个问题并在每次评估模型后释放 GPU 内存吗？

在模型被评估之后我就不再需要它了，我可以每次都把它完全扔掉，然后在内循环的下一个通道中构建一个新模型。

我正在使用 Tensorflow 后端。

这是代码，尽管其中大部分与一般问题无关。该模型建立在第四个循环内，

for fsize in fsizes:

我想模型构建的细节并不重要，但这里就是全部：

model_losses = []
model_names = []

for activation in activations:
    for i in range(len(layer_structures)):
        for width in layer_widths[i]:
            for fsize in fsizes:

                model_name = "test_{}_struc-{}_width-{}_fsize-{}".format(activation,i,np.array_str(np.array(width)),fsize)
                model_names.append(model_name)
                print("Testing new model: ", model_name)

                #Structure for this network
                structure = layer_structures[i]

                row, col, ch = 80, 160, 3  # Input image format

                model = Sequential()

                model.add(Lambda(lambda x: x/127.5 - 1.,
                          input_shape=(row, col, ch),
                          output_shape=(row, col, ch)))

                for j in range(len(structure)):
                    if structure[j] == 'conv':
                        model.add(Convolution2D(width[j], fsize, fsize))
                        model.add(BatchNormalization(axis=3, momentum=0.99))
                        if activation == 'relu':
                            model.add(Activation('relu'))
                        if activation == 'elu':
                            model.add(ELU())
                            model.add(MaxPooling2D())
                    elif structure[j] == 'dense':
                        if structure[j-1] == 'dense':
                            model.add(Dense(width[j]))
                            model.add(BatchNormalization(axis=1, momentum=0.99))
                            if activation == 'relu':
                                model.add(Activation('relu'))
                            elif activation == 'elu':
                                model.add(ELU())
                        else:
                            model.add(Flatten())
                            model.add(Dense(width[j]))
                            model.add(BatchNormalization(axis=1, momentum=0.99))
                            if activation == 'relu':
                                model.add(Activation('relu'))
                            elif activation == 'elu':
                                model.add(ELU())

                model.add(Dense(1))

                average_loss = 0
                for k in range(5):
                    model.compile(optimizer="adam", loss="mse")
                    val_generator = generate_batch(X_val, y_val, resize=(160,80))
                    loss = model.evaluate_generator(val_generator, len(y_val))
                    average_loss += loss

                average_loss /= 5

                model_losses.append(average_loss)

                print("Average loss after 5 initializations: {:.3f}".format(average_loss))
                print()

Answer 1

如前所述，使用的后端是 Tensorflow。使用 Tensorflow 后端，当前模型不会被销毁，因此您需要清除会话。

使用完模型后：

if K.backend() == 'tensorflow':
    K.clear_session()

包括后端：

from keras import backend as K

您也可以使用 sklearn wrapper 进行网格搜索。检查这个例子：here. Also for more advanced hyperparameter search you can use hyperas.

Answer 2

根据 indraforyou 给出的提示，我在传递给 GridSearchCV 的函数中添加了清除 TensorFlow 会话的代码，如下所示：

def create_model():
    # cleanup
    K.clear_session()

    inputs = Input(shape=(4096,))
    x = Dense(2048, activation='relu')(inputs)
    p = Dense(2, activation='sigmoid')(x)
    model = Model(input=inputs, outputs=p)
    model.compile(optimizer='SGD',
              loss='mse',
              metrics=['accuracy'])
    return model

然后我可以调用网格搜索：

model = KerasClassifier(build_fn=create_model)
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=1)

应该可以。

干杯！

Answer 3

添加 backend.clear_session() 对我有用：

from keras import backend as backend
def model_builder(hp):
    backend.clear_session()
    model = Sequential()
    hp_drop = hp.Float('drop', min_value=0, max_value=0.2, step=0.025)
    model.add(Dense(128, activation = "relu"))
    model.add(Dropout(hp_drop))
    model.add(Dense(1, activation = "relu"))

    model.compile(
        loss='mean_absolute_error',
        optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
        metrics=["mean_absolute_percentage_error"]
    )
    return model

Keras：进行超参数网格搜索时内存不足

Keras: Out of memory when doing hyper parameter grid search

python

memory-management

out-of-memory

keras

grid-search