没有 @tf.function OOM - Python

在使用 TensorFlow 进行深度学习模型训练时，经常会遭遇内存不足（OOM）的问题。通常情况下，我们会考虑以下两种解决办法：

1. 降低 batch_size
2. 使用分布式训练

但是，在一些情况下，我们还可以尝试使用 tf.function 去优化代码。本篇将分享如何使用 tf.function 来避免 OOM 问题的解决方式。

什么是 tf.function？

tf.function 是 TensorFlow2.0 中提供的一种函数加速器。tf.function 可以将普通的 Python 函数转换成 TensorFlow 计算图，并缓存生成的计算图以进行重复使用。使用 tf.function 可以获得更快的计算，并减少内存占用。

如何使用 tf.function？

使用 tf.function 很简单，只需要在普通 Python 函数上加上 @tf.function 装饰器即可。

以下是一个简单示例：

import tensorflow as tf

@tf.function
def func(x, y):
    return tf.add(x, y)

x = tf.constant([1, 2])
y = tf.constant([3, 4])
z = func(x, y)
print(z)

运行上面的代码，可以看到输出结果为：

tf.Tensor([4 6], shape=(2,), dtype=int32)

由于使用了 tf.function，所以可以加速计算，并减少内存占用。需要注意的是，使用 tf.function 运行代码会对函数进行转换，并在第一次调用时进行缓存。由于 tf.function 会缓存计算图，所以当有新数据输入时，可以重复使用相同的计算图进行计算。

如何使用 tf.function 避免 OOM？

如何使用 tf.function 避免 OOM 呢？这里给出一些建议：

1. 将 tensor 变量声明在函数的外部

由于 TensorFlow 在计算过程中会缓存计算图，而计算图需要占用 GPU 内存，因此在使用 tf.function 进行计算时，应该尽可能将 tensor 变量声明在函数的外部，以避免在每次调用时重新创建计算图。

以下是一个例子：

import tensorflow as tf

@tf.function
def func(x, y):
    z = x + y
    return z

x = tf.ones([200, 200])
y = tf.ones([200, 200])
z = func(x, y)

在上述例子中，x 和 y 是固定的变量，在函数内部定义只会在每次调用时占用额外的内存。因此，应该将 x 和 y 的定义放在函数外部，避免不必要的内存占用。

2. 强制使用 float32 类型

TensorFlow 会尽可能使用 GPU 进行计算，但是不同类型的数据占用的内存不同。而默认情况下，TensorFlow 会将数值型数据类型转换成 float64。因此，在使用 tf.function 进行计算时，可以使用 tf.cast 强制将数据类型转换为 float32，以减少内存占用。

@tf.function
def func(x):
    y = tf.cast(x, dtype=tf.float32)
    z = y ** 2
    return z

x = tf.ones([200, 200])
z = func(x)

3. 将 tensor 变量赋值为 None

在使用 TensorFlow 进行模型训练时，通常会使用 tf.data.Dataset 对输入数据进行处理。但是，使用 tf.data.Dataset 时，经常会遇到 OOM 问题。这时候，可以尝试将数据集中的 tensor 变量在训练结束后赋值为 None，以释放内存。

import tensorflow as tf

def load_data():
    x = tf.ones([200, 200])
    y = tf.ones([200, 200])
    
    # 创建数据集
    ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x, y))
    ds = ds.batch(32)
    
    return ds

@tf.function
def train_step(x, y):
    z = x + y
    return z

def train(ds, epochs):
    for epoch in range(epochs):
        for x, y in ds:
            z = train_step(x, y)
            
        # 清空 tensor 变量，释放内存
        x, y = None, None

ds = load_data()
train(ds, 10)

总结

本篇文章介绍了如何使用 tf.function 避免 OOM 问题。通过将 tensor 变量定义在函数外部、使用 float32 数据类型、释放内存等方式，可以减少内存占用，避免 OOM 问题的发生。当然，这并不是一种万能的解决方案，对于极端情况，我们仍然需要考虑降低 batch_size 或使用分布式训练等方式来解决 OOM 问题。