机器学习使用GPU

机器学习最近引起了更多的关注。GPU（有时称为“图形处理单元”）是专门的计算系统，可以连续处理大量的数据。因此，GPU是机器学习应用的理想平台。本文将介绍如何入门，并探讨GPU在机器学习中的几个优点。

使用GPU的好处

由于以下因素，GPU是加速机器学习工作负载的有效工具-

并行处理-通过GPU的同时多任务处理特性，可以实现大规模机器学习方法的并行化。因此，复杂的模型训练时间可以从几天缩短到几小时甚至几分钟。
高内存带宽-由于GPU的内存带宽比CPU高，因此可以更快地在GPU内存和主存储器之间传输数据。这将节省机器学习模型的训练时间。
成本效益-廉价的GPU能够执行需要大量CPU的工作。

您有几种选择可以访问专用GPU。您可以使用具有专用GPU的本地计算机立即进行机器学习任务。但是，如果您更愿意使用基于云的解决方案，像Google Cloud、Amazon AWS或Microsoft Azure这样的服务提供GPU实例，可以在任何地方轻松设置和使用。

设置GPU

在使用GPU进行机器学习之前，需要进行一些设置-

GPU硬件 - 要开始使用GPU进行机器学习，需要一块GPU。由于其出色的性能和与知名机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch和Keras）的兼容性，NVIDIA GPU是机器学习社区中使用最广泛且最受欢迎的GPU。如果您还没有GPU，云服务公司如AWS、Google Cloud或Azure提供GPU租赁服务。

驱动程序和库 - 在获得硬件后，需要安装适当的驱动程序和库。用于机器学习的GPU加速所需的驱动程序和库是由NVIDIA提供的CUDA工具包的一部分。还必须安装所需机器学习框架的GPU版本。

验证设置 - 在安装后运行一个快速的机器学习程序，并确保GPU被用于计算，以确认您的配置。

使用GPU进行机器学习

配置完成后，您的GPU已经准备好用于机器学习。您应该执行以下操作-

导入必要的库 - 为了使用GPU进行机器学习，需要导入适当的库来实现GPU加速。以TensorFlow为例，使用tensorflow-gpu库而不是标准的TensorFlow库。

定义模型 - 导入所需的库后，必须定义机器学习模型。可以使用神经网络、决策树和其他允许GPU加速的机器学习算法作为模型。

编译模型 - 在构建模型之后，您必须通过定义指标、优化器和损失函数来编译它。此外，在此阶段还必须指定输入形状、输出形状和模型的隐藏层数量。

拟合模型 - 一旦模型构建完成，您可以通过确定批处理大小、轮数和验证拆分来将数据拟合到模型中。如果要使用 CPU 或 GPU 进行计算，还必须额外提及。将 “use_gpu” 选项设置为 “True”，可以使用 GPU。

评估模型 – 在对模型进行适配后计算准确率、精确率、召回率和 F1 得分，可以评估其性能。多个绘图库，包括 matplotlib 和 sea born，也可以用于可视化结果。

使用 GPU 在 Google Colab 中的代码示例

Google Colab 允许您为训练机器学习模型选择 CPU 或 GPU。您可以在运行时部分找到它并更改运行时选项。因此，您可以选择在运行时使用 GPU。

机器学习使用GPU

在谷歌Colab中选择GPU

机器学习中的GPU

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models

# Load the CIFAR-10 dataset
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

# Normalize pixel values to be between 0 and 1
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# Define the model architecture
model = models.Sequential([
   layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
   layers.MaxPooling2D((2, 2)),
   layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
   layers.MaxPooling2D((2, 2)),
   layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
   layers.Flatten(),
   layers.Dense(64, activation='relu'),
   layers.Dense(10)
])

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
   metrics=['accuracy'])

# Train the model using the GPU
with tf.device('/GPU:0'):
   history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,
   validation_data=(test_images, test_labels))

输出

Downloading data from https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
170498071/170498071 [==============================] - 5s 0us/step
Epoch 1/10
1563/1563 [==============================] - 74s 46ms/step - loss: 1.5585 - accuracy: 0.4281 - val_loss: 1.3461 - val_accuracy: 0.5172
Epoch 2/10
1563/1563 [==============================] - 73s 47ms/step - loss: 1.1850 - accuracy: 0.5775 - val_loss: 1.1289 - val_accuracy: 0.5985
Epoch 3/10
1563/1563 [==============================] - 72s 46ms/step - loss: 1.0245 - accuracy: 0.6394 - val_loss: 0.9837 - val_accuracy: 0.6557
Epoch 4/10
1563/1563 [==============================] - 73s 47ms/step - loss: 0.9284 - accuracy: 0.6741 - val_loss: 0.9478 - val_accuracy: 0.6640
Epoch 5/10
1563/1563 [==============================] - 72s 46ms/step - loss: 0.8537 - accuracy: 0.7000 - val_loss: 0.9099 - val_accuracy: 0.6844
Epoch 6/10
1563/1563 [==============================] - 75s 48ms/step - loss: 0.7992 - accuracy: 0.7182 - val_loss: 0.8807 - val_accuracy: 0.6963
Epoch 7/10
1563/1563 [==============================] - 73s 47ms/step - loss: 0.7471 - accuracy: 0.7381 - val_loss: 0.8739 - val_accuracy: 0.7065
Epoch 8/10
1563/1563 [==============================] - 76s 48ms/step - loss: 0.7082 - accuracy: 0.7491 - val_loss: 0.8840 - val_accuracy: 0.6977
Epoch 9/10
1563/1563 [==============================] - 72s 46ms/step - loss: 0.6689 - accuracy: 0.7640 - val_loss: 0.8708 - val_accuracy: 0.7096
Epoch 10/10
1563/1563 [==============================] - 75s 48ms/step - loss: 0.6348 - accuracy: 0.7779 - val_loss: 0.8644 - val_accuracy: 0.7147

计算是在GPU上进行的，借助于tf.device(‘/GPU:0’)上下文管理器。