TFRecordReader似乎非常慢,多线程读取不起作用

我的训练过程使用tfrecord格式表示训练和评估数据集.

我测试了阅读器的基准,只有8000记录/秒.和io速度(参见iotop命令)只需400KB-500KB/s.

我在这里使用protobuf的cpp版本

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md#protobuf-library-related-issues

如果可能的话,提供一个可重复性最小的示例(我们通常没有时间阅读数百行代码)

def read_and_decode(filename_queue):
     reader = tf.TFRecordReader()
    _, serialized_example = reader.read(filename_queue)
    return serialized_example
  serialized_example = read_and_decode(filename_queue)
  batch_serialized_example = tf.train.shuffle_batch(
      [serialized_example],
      batch_size=batch_size,
      num_threads=thread_number,
      capacity=capacity,
      min_after_dequeue=min_after_dequeue)
  features = tf.parse_example(
      batch_serialized_example,
      features={
          "label": tf.FixedLenFeature([], tf.float32),
          "ids": tf.VarLenFeature(tf.int64),
          "values": tf.VarLenFeature(tf.float32),
      })

您尝试了哪些其他尝试的解决方案？

我尝试在tf.train.shuffle_batch中设置num_threads但不起作用.

似乎当设置为2个线程时,它工作在8000records/s,当放大线程数时,它会变慢.(我删除所有花费cpus的操作.只需读取数据.)

我的服务器是24核心cpu.

这里的问题是每个都有一个固定的成本开销session.run,并且用队列中的许多小例子填充队列将会很慢.

特别是,每个session.run大约100-200 usec,所以你session.run每秒只能进行大约5k-10k的调用.

如果进行Python分析(python -m cProfile),这个问题很明显,但很难看出是从时间轴配置文件还是CPU配置文件开始.

解决方法是使用enqueue_many批量添加到队列中的东西.我从https://gist.github.com/ericyue/7705407a88e643f7ab380c6658f641e8获取了你的基准测试并对其进行了修改,以便每次.run调用将多个项目排入队列,并且可以提高10倍速度.

修改是修改tf.batch调用如下:

if enqueue_many:
    reader = tf.TFRecordReader(options = tf.python_io.TFRecordOptions(tf.python_io.TFRecordCompressionType.ZLIB))
    queue_batch = []
    for i in range(enqueue_many_size):
        _, serialized_example = reader.read(filename_queue)
        queue_batch.append(serialized_example)
    batch_serialized_example = tf.train.shuffle_batch(
        [queue_batch],
        batch_size=batch_size,
        num_threads=thread_number,
        capacity=capacity,
        min_after_dequeue=min_after_dequeue,
        enqueue_many=True)

如需完整信息,请访问:https: //github.com/yaroslavvb/stuff/blob/master/ericyue-slowreader/benchmark.py

由于现在大部分时间花在队列操作上,因此很难将其优化得更快.看一下刚刚将整数添加到队列中的精简版本,你也可以获得类似的速度,并且考虑时间线,时间花费在出列操作上.

每个出列操作大约需要60个usec,但平均有5个并行运行,因此每个出列时可获得12个usec.这意味着在最好的情况下,你每秒会得到<200k的例子.

这是Yaroslav答案的简单加速建筑:

Tensorflow有一个内置函数tf.TFRecordReader.read_up_to,它读取每个session.run()调用中的多个记录,从而消除多个调用引起的多余开销.

enqueue_many_size = SOME_ENQUEUE_MANY_SIZE
reader = tf.TFRecordReader(options = tf.python_io.TFRecordOptions(tf.python_io.TFRecordCompressionType.ZLIB))
_, queue_batch = reader.read_up_to(filename_queue, enqueue_many_size)
batch_serialized_example = tf.train.shuffle_batch(
    [queue_batch],
    batch_size=batch_size,
    num_threads=thread_number,
    capacity=capacity,
    min_after_dequeue=min_after_dequeue,
    enqueue_many=True)

与Yaroslav的答案一样,您需要进行设置,enqueue_many=True以便批处理函数知道它正在接受多个记录.

这在我的用例中非常快.