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机器学习训练框架概述

2022年03月02日

简介

手把手教你如何自己设计实现一个深度学习框架(附代码实现) 对机器学习在工程上的实现和抽象说的比较透。tinynn 只是一个「玩具」版本的深度学习框架,一个成熟的深度学习框架至少还需要:支持自动求导、高运算效率(静态语言加速、支持 GPU 加速)、提供丰富的算法实现、提供易用的接口和详细的文档等等。

抽象层

组件抽象

神经网络运算主要包含训练 training 和预测 predict (或 inference) 两个阶段,训练的基本流程是:输入数据 -> 网络层前向传播 -> 计算损失 -> 网络层反向传播梯度 -> 更新参数,预测的基本流程是 输入数据 -> 网络层前向传播 -> 输出结果。从运算的角度看,主要可以分为三种类型的计算:

  1. 数据在网络层之间的流动:前向传播和反向传播可以看做是张量 Tensor(多维数组)在网络层之间的流动(前向传播流动的是输入输出,反向传播流动的是梯度),每个网络层会进行一定的运算,然后将结果输入给下一层
  2. 计算损失:衔接前向和反向传播的中间过程,定义了模型的输出与真实值之间的差异,用来后续提供反向传播所需的信息
  3. 参数更新:使用计算得到的梯度对网络参数进行更新的一类计算

基于这个三种类型,我们可以对网络的基本组件做一个抽象

  1. tensor 张量,这个是神经网络中数据的基本单位
  2. layer 网络层,负责接收上一层的输入,进行该层的运算,将结果输出给下一层,由于 tensor 的流动有前向和反向两个方向,因此对于每种类型网络层我们都需要同时实现 forward 和 backward 两种运算
  3. loss 损失,在给定模型预测值与真实值之后,该组件输出损失值以及关于最后一层的梯度(用于梯度回传)
  4. optimizer 优化器,负责使用梯度更新模型的参数 然后我们还需要一些组件把上面这个 4 种基本组件整合到一起,形成一个 pipeline

  5. net 组件负责管理 tensor 在 layers 之间的前向和反向传播,同时能提供获取参数、设置参数、获取梯度的接口
  6. model 组件负责整合所有组件,形成整个 pipeline。即 net 组件进行前向传播 -> losses 组件计算损失和梯度 -> net 组件将梯度反向传播 -> optimizer 组件将梯度更新到参数。

基本的框架图如下图

组件实现

按照上面的抽象,我们可以写出整个流程代码如下。PS:一个架构设计的典型案例

# define model
net = Net([layer1, layer2, ...])
model = Model(net, loss_fn, optimizer)
# training,将 net、loss、optimizer 一起传给 model,model 实现了 forward、backward 和 apply_grad 三个接口分别对应前向传播、反向传播和参数更新三个功能
pred = model.forward(train_X)
loss, grads = model.backward(pred, train_Y)
model.apply_grad(grads)
# inference
test_pred = model.forward(test_X)

tensor 张量是神经网络中基本的数据单位,我们这里直接使用 numpy.ndarray 类作为 tensor 类的实现。 layer需要有提供 forward 和 backward 接口进行对应的运算。同时还应该将该层的参数和梯度记录下来。先实现一个基类如下

class Layer(object):
  def __init__(self, name):
      self.name = name
      self.params, self.grads = None, None
  def forward(self, inputs):
      raise NotImplementedError
  def backward(self, grad):
      raise NotImplementedError

最基础的一种网络层是全连接网络层

class Dense(Layer):
  def __init__(self, num_in, num_out,w_init=XavierUniformInit(),b_init=ZerosInit()):
      super().__init__("Linear")
      self.params = {
          "w": w_init([num_in, num_out]),
          "b": b_init([1, num_out])}
      self.inputs = None
  # forward 方法接收上层的输入 inputs,实现  的运算
  def forward(self, inputs):
      self.inputs = inputs
      return inputs @ self.params["w"] + self.params["b"]
  # backward 的方法接收来自上层的梯度,计算关于参数  和输入的梯度,然后返回关于输入的梯度
  def backward(self, grad):
      self.grads["w"] = self.inputs.T @ grad
      self.grads["b"] = np.sum(grad, axis=0)
      return grad @ self.params["w"].T

激活函数可以看做是一种网络层

class Activation(Layer):
  """Base activation layer"""
  def __init__(self, name):
      super().__init__(name)
      self.inputs = None
  def forward(self, inputs):
      self.inputs = inputs
      return self.func(inputs)
  def backward(self, grad):
      return self.derivative_func(self.inputs) * grad
  def func(self, x):
      raise NotImplementedError
  def derivative_func(self, x):
      raise NotImplementedError

net 类负责管理 tensor 在 layers 之间的前向和反向传播

class Net(object):
  def __init__(self, layers):
      self.layers = layers
  # 按顺序遍历所有层,每层计算的输出作为下一层的输入
  def forward(self, inputs):
      for layer in self.layers:
          inputs = layer.forward(inputs)
      return inputs
  # 逆序遍历所有层,将每层的梯度作为下一层的输入
  def backward(self, grad):
      all_grads = [] # 将每个网络层参数的梯度保存下来返回,后面参数更新需要用到
      for layer in reversed(self.layers):
          grad = layer.backward(grad)
          all_grads.append(layer.grads)
      return all_grads[::-1]

  def get_params_and_grads(self):
      for layer in self.layers:
          yield layer.params, layer.grads
  def get_parameters(self):
      return [layer.params for layer in self.layers]
  def set_parameters(self, params):
      for i, layer in enumerate(self.layers):
          for key in layer.params.keys():
              layer.params[key] = params[i][key]

losses 组件需要做两件事情

class BaseLoss(object):
    # 计算损失值
    def loss(self, predicted, actual):
        raise NotImplementedError
    # 计算损失值和关于预测值的梯度
    def grad(self, predicted, actual):
        raise NotImplementedError

optimizer 主要实现一个接口 compute_step,这个方法根据当前的梯度,计算返回实际优化时每个参数改变的步长。

class BaseOptimizer(object):
    def __init__(self, lr, weight_decay):
        self.lr = lr
        self.weight_decay = weight_decay
    def compute_step(self, grads, params):
        step = list()
        # flatten all gradients
        flatten_grads = np.concatenate([np.ravel(v) for grad in grads for v in grad.values()])
        # compute step
        flatten_step = self._compute_step(flatten_grads)
        # reshape gradients
        p = 0
        for param in params:
            layer = dict()
            for k, v in param.items():
                block = np.prod(v.shape)
                _step = flatten_step[p:p+block].reshape(v.shape)
                _step -= self.weight_decay * v
                layer[k] = _step
                p += block
            step.append(layer)
        return step

    def _compute_step(self, grad):
        raise NotImplementedError

model 类实现了我们一开始设计的三个接口 forward、backward 和 apply_grad

class Model(object):
  def __init__(self, net, loss, optimizer):
      self.net = net
      self.loss = loss
      self.optimizer = optimizer

  def forward(self, inputs):
      return self.net.forward(inputs)

  def backward(self, preds, targets):
      loss = self.loss.loss(preds, targets)
      grad = self.loss.grad(preds, targets)
      grads = self.net.backward(grad)
      params = self.net.get_parameters()
      step = self.optimizer.compute_step(grads, params)
      return loss, step

  def apply_grad(self, grads):
    for grad, (param, _) in zip(grads, self.net.get_params_and_grads()):
      for k, v in param.items():
          param[k] += grad[k]

执行层

上面的抽象组件这么热闹,到真正的实现就又是另一幅天地了,可以好好品味 上层model 抽象与底层数据流图的gap,layer1 ==> layer2 ==> …layern 被展开成了 op,tenor 在layer 之间的流动 转换为了 dag op 间的流动。深度学习分布式训练的现状及未来AI 模型训练任务流程:初始化模型参数 -> 逐条读取训练样本 -> 前向、反向、参数更新 -> 读取下一条样本 -> 前向、反向、参数更新 -> … 循环,直至收敛。在软件层面的体现就是计算机按顺序运行一个个 OP。

几乎所有的 AI 框架都有 OP 的概念,简单来说就是一个函数,完成某个具体的功能,比如说加法、矩阵乘法、卷积等。为什么要多此一举引入这样一个概念呢?这其实是给每个具体计算功能抽象出一个统一接口,在静态图场景下能实现函数的编排(OP 的自由组合)。

极简demo

动手学深度学习框架(4)- 手把手教你写一个功能完整的简易 Demo

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <unordered_map>
#include <random>
#include <chrono>
#include <any>
//自定义 Tensor 类型,这里数据成员非常简单,就是个标量,重载了基本数学运算符
class MyTensor {
public:
    uint32_t data;
public:
    MyTensor(){};
    MyTensor(uint32_t x) : data(x) {}
    MyTensor operator*(const MyTensor& a) {
        this->data = this->data * a.data;
        return *this;
    }
    MyTensor operator+(const MyTensor& a) {
        this->data = this->data + a.data;
        return *this;
    }
    MyTensor operator-(const MyTensor& a) {
        this->data = this->data - a.data;
        return *this;
    }
    MyTensor operator*(const int& a) {
        this->data = this->data * a;
        return *this;
    }
};

// Op 基类
class OpBase {
public:
    std::unordered_map<std::string, MyTensor> inputs;
    std::unordered_map<std::string, MyTensor> outputs;
    std::unordered_map<std::string, MyTensor> labels;
public:
    virtual void Run() = 0;
};

// 乘法前向 Op
class MultipylyForward : public OpBase {
public:
    void Run() {
        MyTensor x = inputs["X"];
        MyTensor w = inputs["W"];
        MyTensor y1 = x * w;
        outputs["Y"] = y1;
    }
};

// 乘法反向 Op
class MultipylyBackward : public OpBase {
public:
    void Run() {
        MyTensor x = inputs["X"];
        outputs["Y"] = x;
    }
};

// 加法前向 Op
class AddForward : public OpBase {
public:
    void Run() {
        MyTensor x1 = inputs["X1"];
        MyTensor x2 = inputs["X2"];
        MyTensor y = x1 + x2;
        outputs["Y"] = y;
    }
};

// 加法反向 Op
class AddBackward : public OpBase {
public:
    void Run() {
        MyTensor x;
        x.data = 1;
        outputs["Y"] = x;
    }
};

// loss 前向 Op,这里选取 MSE 作为示例
class LossForward : public OpBase {
public:
    void Run() {
        MyTensor y = inputs["X"];
        MyTensor label = labels["Label"];
        MyTensor loss = (y - label) * y - label;
        outputs["Y"] = loss;
    }
};

// loss 反向 Op
class LossBackward : public OpBase {
public:
    void Run() {
        MyTensor y = inputs["X"];
        MyTensor label = labels["Label"];
        outputs["Y"] = (y - label) + (y - label);
    }
};

// 梯度更新 Op
class UpdateGrad : public OpBase {
public:
    double lr = 0.1;
    std::unordered_map<std::string, MyTensor> inputs;
    std::unordered_map<std::string, MyTensor> outputs;
public:
    void Run() {
        MyTensor w = inputs["W"];
        MyTensor grad = inputs["Grad1"] * inputs["Grad2"] * inputs["Grad3"];  // 链式求导
        MyTensor lr;
        lr.data = this->lr;
        outputs["Y"] = w - lr * grad;
    }
};

int main() {
    //1. 用户自定义前向组网
    std::vector<std::string> program{"Multiply", "Add", "Loss"};

    //2. 框架生成前向op + 自动补全反向OP + 插入梯度更新op
    std::vector<std::string> ops{"multiply_forward", "add_forward", "loss_forward",
        "loss_backward", "Add_forward", "multiply_backward", "update_grad"};

    //3. 实例化 c++ 端 op 对象
    std::vector<OpBase*> opClass {new MultipylyForward(), new AddForward(), new LossForward(),
        new LossBackward(), new AddBackward(), new MultipylyBackward(), new UpdateGrad()};

    //4. 框架根据用户组网,自动给每个op的输入赋值,这里仅以乘法前向op作个例子。一定要记住一点:框架中所有输入数据、
    //参数、模型中间输入、输出、以及每个参数的梯度都有一个 string 类型的名字,它的存在是为了给op输入赋值服务的
    opClass[0]->inputs["X"] = MyTensor(10);
    opClass[0]->inputs["W"] = MyTensor(20);
    for (auto op : opClass) {
        op->Run();
    }

    //5. 测试第1个op的输出
    std::cout << opClass[0]->outputs["Y"].data;  // 输出结果:200
}

分布式

深度学习分布式训练框架的运行机制

每个进程启动后,它需要感知自己全局的进程数( world_size)及自身的进程 ID(或者 rank_id),由于每个进程上运行的都是同一份训练脚本,所以得事先在每个进程所在的系统上设置不同的环境变量,进程运行起来之后,就可以获取环境变量,从而确定自己的角色(Worker、PServer、Coordinator 等)及rank_id、world_size 等信息。

在运行过程中,还有两个重要的环节是 Barrier 和 Communicate. Barrier 的目的是为了实现进程间同步,比较成熟的开源项目有 gloo、mpi 等。Communicate 操作就是实现通信,满足进程间数据交换需求。通信可以在同类型硬件之间发生,比如 CPU 到 CPU、GPU 到 GPU,也可以发生在不同硬件之间,比如 GPU 到 CPU,通信后端也有多种形式,比如 grpc、nccl、socket 等。

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  1. BIDMach的整体设计分三层,下层关注于底层硬件的性能并统一封装为矩阵运算和Actor间的通信操作;中间层是各种机器学习算法的计算图封装,而最上层则是面向用户设计的交互式机器学习工具。
  2. 一般来说,类似tensorflow/pytorch这样的深度学习框架,实际上是提供了一个可微计算图引擎,他们可以非常方便地构建一个可微的函数(如下图所示),然后基于数据去最小化损失函数,这种抽象使得深度学习变得非常简单和可行易用。但是到了工业界(搜索/推荐/广告),实际的机器学习问题远不止这么简单,我们要重新思考一下框架的职责。框架是只需要专注于做损失函数优化就可以呢?还是会有很多其它事情也要去负责呢?
    1. 比如图中所示的x、y样本数据本身的生成就是一个很大的问题:比如样例生成或者特征萃取。而且在互联网应用中,我们往往需要从流式的数据流中实时地完成x、y的生成。
    2. 到了工业界中,训练和推理很可能是要被分开去做的。因为在推理的时候你只需要处理一个固定的计算图,这就存在很多优化的空间。

    所以实际情况是,如果把框架的概念从一个单点应用扩展到一个可用的工业界框架后,就会包含很多模块:样本的处理、特征的处理、离线训练和在线推理,各种数据接口,一致性保障、资源管理和整个实验平台等等一系列工具。这些东西可能从广义来讲都算是框架中的一部分。

  3. 框架与算法共同进化。工程框架的发展是跟整个算法的红利包括跟整个业务的发展都有关联的。算法侧提出了一个新的结构,框架就需要去做适配和推理优化。框架的革新又会导致算法工程师可以去尝试更复杂更加有意思且更有深度的想法。整个过程就是一个共同进化共同演化的过程。

深度解析开源推荐算法框架EasyRec的核心概念和优势针对推荐流程的各个阶段,业界已经有很多的模型,这些模型大部分也有开源的实现,但是这些实现通常散落在Github的各个角落,其数据处理和特征构造的方式各有差异。如果我们想要在一个新的场景里面应用这些模型,通常需要做比较多的改动:

  1. 输入的改造,开源的实现的输入格式和特征构造通常和线上不一致,适配一个算法通常需要1-2周左右的时间,还难免因为对代码的不熟悉引入bug,如果要尝试5个算法的话,就需要5倍的改造时间。如果算法资源有限,这时候是不是就要忍痛割爱,放弃一些可能有效果的尝试了?
  2. 开源的实现很多只是在公开数据集上取得了比较好的效果,在公开数据集上的最优参数也不一定适合实际的场景,因此参数调优也需要较大的工作量;如果没有系统化的调参方法,很多算法也就是简单试一下,没有deep explore,哪来对算法的深入理解呢? 为什么看似简单的改进,你没有能够发现呢?
  3. 开源的实现用的是TensorFlow 1.4,而线上用的TensorFlow 2.3,好多函数的参数都变掉了
  4. 费了九牛二虎之力把模型效果调好了,发现上线也会有很多问题,比如训练速度太慢、内存占用太大、推理qps跟不上、离线效果好在线效果跪等等。

遇到这么多问题,你还有精力去做你的下一个idea吗?你还能斗志昂扬,坚持不懈的去探索新方向吗?

刘童璇:阿里巴巴稀疏模型训练引擎DeepRec 可以学习针对稀疏场景如何去优化tensorflow。