使用Ray创建高效的深度学习数据管道-人工智能
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首先，我们来看一下模型训练的伪代码
为了解决这个问题，可以将数据管道视为生产者——消费者的问题。数据管道生成小批量数据并写入有界缓冲区。模型/GPU从缓冲区中消费小批量数据，执行前向/反向计算并更新模型权重。如果数据管道能够以模型/GPU消费的速度快速生成小批量数据，那么训练过程将会非常高效。
Tensorflowtf.dataAPI提供了一组丰富的功能，可用于高效创建数据管道，使用后台线程获取小批量数据，使模型无需等待。仅仅预先获取数据还不够，如果生成小批量数据的速度比GPU消费数据的速度慢，那么就需要使用并行化来加快数据的读取和转换。为此，Tensorflow提供了交错功能以利用多个线程并行读取数据，以及并行映射功能使用多个线程对小批量数据进行转换。
由于这些API是基于多线程的，所以可能会受到Python全局解释器锁（GIL）的限制。Python的GIL限制了一次只能运行单个线程的字节码。如果在管道中使用纯TensorFlow代码，通常不会受到这种限制，因为TensorFlow核心执行引擎在GIL的范围之外工作。但是，如果使用的第三方库没有解除GIL限制或者使用Python进行大量计算，那么依赖多线程来并行化管道就不可行
为了加快数据加载速度，可以使用多进程生成器。
如果进行分析，可以发现相当多的时间都花在了准备数据的反序列化上。在多进程生成器中，生产者进程会返回大型NumPy数组，这些数组需要进行准备，然后在主进程中进行反序列化。那么在进程间传递大型数组时，如何提高效率呢？
这就是Ray发挥作用的地方。Ray是一个用于在Python中运行分布式计算的框架。它带有一个共享内存对象存储区，可在不同进程间高效地传输对象。特别的是，在不进行任何序列化和反序列化的情况下，对象存储区中的Numpy数组可在同一节点上的worker之间共享。Ray还可以轻松实现数据加载在多台机器上的扩展，并使用ApacheArrow高效地序列化和反序列化大型数组。
Ray带有一个实用函数from_iterators，可以创建并行迭代器，开发者可以用它包装data_generator生成器函数。
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