Я внимательно запускаю двунаправленный кодер-декодер GRU, используя графический процессор Tesla V100. Мои тренировочные данные 800 с вариативным токеном внутри данных. Это может быть от 771 до 25 672 токенов. Когда я запускаю его, потребление памяти достигает максимума, а затем происходит сбой из-за OOM. Затем я пытаюсь запустить меньшие данные (10 данных) для той же модели, и она успешно работает, но она также потребляет максимум оперативной памяти. Я уже пытался запустить эти 10 данных с тем же кодом в Tesla K80 12GB (Google Colab Laboratory), и он потребляет только около 3 ГБ. Я уже использую allow_growth, но это не исправляет ошибку.
Вот детали программного и аппаратного обеспечения, которое у меня есть:
- Tesla V100 PCIE 16 ГБ
- Ubuntu 18.04
- NVIDIA-SMI 418,67
- CUDA 10,0
- CuDNN 7.4.2
- Python 3,6
- Тензор потока 1.13.1
- Керас 2.2.4
Вот гиперпараметры моей модели:
- размер вложения = 100
- скрытая единица = 512
- единица выравнивания = 512
- max_len_summary = 450
- скорость обучения = 0,01
Это мой код модели
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1, None, embedding_size])
y_label = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1,max_summary_len, embedding_size])
initial_input = tf.placeholder(tf.float32, shape=(embedding_size,1))
Wa = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_unit, hidden_unit],seed=seed, mean=mean, stddev=0.001))
v_a = tf.transpose(tf.zeros([alignment_unit,1],dtype=tf.float32))
Ua = tf.Variable(tf.random_normal([alignment_unit, 2*hidden_unit],seed=seed, mean=mean, stddev=0.001))
Wu = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_unit, embedding_size],seed=seed, mean=mean, stddev=stddev))
Uu = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_unit, hidden_unit],seed=seed, mean=mean, stddev=stddev))
Cu = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_unit, 2*hidden_unit],seed=seed, mean=mean, stddev=stddev))
Wr = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_unit, embedding_size],seed=seed, mean=mean, stddev=stddev))
Ur = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_unit, hidden_unit],seed=seed, mean=mean, stddev=stddev))
Cr = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_unit, 2*hidden_unit],seed=seed, mean=mean, stddev=stddev))
W = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_unit, embedding_size],seed=seed, mean=mean, stddev=stddev))
U = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_unit, hidden_unit],seed=seed, mean=mean, stddev=stddev))
C = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_unit, 2*hidden_unit],seed=seed, mean=mean, stddev=stddev))
Ww_o = tf.Variable(tf.random_normal([embedding_size, embedding_size],seed=seed, mean=mean, stddev=stddev))
Wc_o = tf.Variable(tf.random_normal([embedding_size, 2*hidden_unit],seed=seed, mean=mean, stddev=stddev))
Ws_o = tf.Variable(tf.random_normal([embedding_size, hidden_unit],seed=seed, mean=mean, stddev=stddev))
Wo = tf.Variable(tf.random_normal([embedding_size, 1],seed=seed, mean=mean, stddev=stddev))
b_o = tf.zeros([embedding_size, 1])
# define model
"""__encoder___"""
encoder_LSTM = tf.keras.layers.CuDNNGRU(hidden_unit,return_sequences=True,return_state=True)
encoder_LSTM_rev=tf.keras.layers.CuDNNGRU(hidden_unit,return_state=True,return_sequences=True,go_backwards=True)
encoder_outputs, state_h = encoder_LSTM(x)
encoder_outputsR, state_hR = encoder_LSTM_rev(x)
state_hfinal=Add()([state_h,state_hR])
encoder_outputs_final = tf.concat([encoder_outputs,encoder_outputsR], axis=2)
"""__decoder___"""
initial_state = tf.zeros([hidden_unit,1], dtype=tf.float32)
arr = tf.reshape(initial_input, (1, embedding_size))
def decoderStep(arr, last_output,last_state, step):
prev_state_rep = tf.tile(last_state, (1, tf.shape(encoder_outputs_final)[1])) #something wrong #nilai state diulang sesuai panjang input
e = tf.matmul(v_a, tf.tanh(tf.add(tf.matmul(Wa,prev_state_rep), tf.matmul(Ua, tf.reshape(encoder_outputs_final,[2*hidden_unit,-1])))))
pembilang = tf.math.exp(e)
penyebut = tf.reduce_sum(pembilang, axis=1)
penyebut = tf.reshape(penyebut, [1,1])
penyebut = tf.tile(penyebut, (1, tf.shape(e)[1])) #nilai penyebut diulang sesuai panjang input
alphas = pembilang/penyebut
c = tf.reduce_sum(alphas*tf.reshape(encoder_outputs_final,[2*hidden_unit, -1]),axis=1)
c = tf.expand_dims(c,1)
u = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(Wu, last_output) + tf.matmul(Uu, last_state) + tf.matmul(Cu, c))
r = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(Wr, last_output) + tf.matmul(Ur, last_state) + tf.matmul(Cr, c))
s_ = tf.nn.tanh(tf.matmul(W, last_output) + tf.multiply(tf.matmul(U, r), tf.matmul(U, last_state)) + tf.matmul(C,c))
s = tf.multiply(1-u, last_state) + tf.multiply(u, s_)
o = tf.matmul(Ww_o, last_output) + tf.matmul(Wc_o, c) + tf.matmul(Ws_o, s)
y_pred = tf.multiply(Wo, o) + b_o
arr = tf.concat([arr,tf.reshape(y_pred, (1, embedding_size))], 0)
return [arr, y_pred, s, tf.add(step, 1)]
i = tf.constant(0)
each_step = lambda c, a, b, step: tf.less(step, max_summary_len-1)
predss,ltm_pred, lstm_state, _ = tf.while_loop(each_step, decoderStep, [arr, initial_input, initial_state, i] ,shape_invariants=[tf.TensorShape([None, embedding_size]),initial_input.get_shape(),initial_state.get_shape(),i.get_shape()])
preds=tf.expand_dims(predss,0)
loss = tf.losses.mean_squared_error(y_label, preds)
# loss=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_label * tf.log(tf.math.abs(preds)), axis=[0]))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss)
saver = tf.train.Saver()
init = tf.global_variables_initializer()
Вот сообщение об ошибке:
ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[1024,8370] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc
[[node while/mul (defined at ta_skenario1.py:226) ]]
Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info.
[[node mean_squared_error/value (defined at ta_skenario1.py:246) ]]
Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info.
Это результат nvidia-smi:
введите описание изображения здесь
Любая помощь? Спасибо
ОБНОВЛЕНИЕ : Я просто понимаю, что мой код всегда получает OOM в части кода Tensorflow (декодер). Его никогда не получают OOM в Керас CuDNNGRU. Любое предложение изменить мой код, чтобы быть проще? Спасибо
ОБНОВЛЕНИЕ : я изменил свой размер вложения на 64, скрытый блок на 128, блок выравнивания 64. Ошибка OOM исчезла, но она занимает очень много времени (около 13 минут) в течение 1 эпохи