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Yahoo开源TensorFlowOnSpark

Yahoo Big ML团队成员Lee Yang、Jun Shi、Bobbie Chern和Andy Feng日前合著了一篇文章，详细介绍了他们开源的TensorFlowOnSpark的方方面面。

Yahoo开源的TensorFlowOnSpark使Google发起的TensorFlow深度学习开源框架与Apache Spark集群中的数据集兼容，一些组织为了处理大量不同类型的数据而进行维护，对他们来说无疑是个好消息。

Yahoo开源TensorFlowOnSpark采用了Apache 2.0协议许可，并在GitHub上发布。

深度学习通常涉及大量数据进行人工神经网络训练，比如说照片，然后指导神经网络对新数据做出最佳猜测。深度学习在很多公司非常热门。

差不多就在一年前，Yahoo开源CaffeOnSpark，为Caffe开源深度学习框架提供了Spark支持。而今天，Yahoo正在做同样的工作，但这一次，带来了不同的框架：TensorFlowOnSpark。

该团队评估了SparkNet和TensorFrame等选择，但最终，他们决定建立自己的框架。他们的软件使用Spark工具，如SparkSQL、Mlib和Python notebook连接到Spark集群，但它也将和Hadoop合作。

Yahoo表示，把 TensorFlow 程序移植到 TensorFlowOnSpark 相对方便，并经过反公司内部的反复验证。

TensorFlowOnSpark

深度学习（DL）在最近几年快马加鞭地发展。在Yahoo，我们发现，为了从海量数据中获得洞察力，需要部署分布式深度学习。现有的DL框架通常需要为深度学习设置单独的集群，迫使我们为机器学习流程创建多个程序（见图1）。拥有独立的集群需要我们在它们之间传递大型数据集，从而引起不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟。

Yahoo开源TensorFlowOnSpark

去年我们通过开发和发布CaffeOnSpark来解决scaleout问题，我们的开源框架，支持在相同的Spark和Hadoop集群进行分布式深度学习和大数据处理。我们在Yahoo使用CaffeOnSpark来改善我们的NSFW图像检测，比如自动从现场直播等自动识别电竞比赛等。借助社区的宝贵意见和贡献，CaffeOnSpark已经升级，支持LSTM，带有一个新的数据层，可用于训练和测试交错，还有一个Python API以及在Docker容器上的部署。对我们来说，这些极大提升了用户体验。但对于那些使用深层学习框架TensorFlow的用户怎么办呢？于是我们仿效之前的做法，开发了TensorFlowOnSpark。

在TensorFlow的首次发布后，谷歌在2016年4月发布了增强的TensorFlow与分布式深度学习功能。在2016年10月，TensorFlow宣布支持HDFS。然而，在Google云之外，用户仍然需要一个专用于TensorFlow应用程序的集群。TensorFlow程序不能部署在现有的大数据集群上，从而增加了那些希望大规模利用这种技术的成本和延迟。

为了打破这个限制，一些社区项目将TensorFlow连接到Spark集群。SparkNet在Spark执行器添加了运行TensorFlow网络的能力。DataBricks提出TensorFrame，用来使用TensorFlow程序操纵Apache Spark的DataFrames（数据帧）。虽然这些方法是在正确的方向迈出了一步，但我们检查其代码后，发现我们无法使多个TensorFlow进程直接相互通信，我们也无法实现异步分布式学习，我们还必须花费大量精力来迁移现有的TensorFlow程序。

Yahoo开源TensorFlowOnSpark

我们的新框架TensorFlowOnSpark（TFoS），支持TensorFlow在Spark和Hadoop集群上分布式执行。如上图2所示，TensorFlowOnSpark被设计为与SparkSQL、MLlib和其他Spark库一起在一个单独流水线或程序（如Python notebook）中运行。

TensorFlowOnSpark支持所有类型的TensorFlow程序，可以实现异步和同步的训练和推理。它支持模型并行性和数据的并行处理，以及TensorFlow工具（如Spark集群上的TensorBoard）。

任何TensorFlow程序都可以轻松地修改为在TensorFlowOnSpark上运行。通常情况下，需要改变的Python代码少于10行。许多Yahoo平台使用TensorFlow的开发人员很容易迁移TensorFlow程序，以便在TensorFlowOnSpark上执行。

TensorFlowOnSpark支持TensorFlow进程（计算节点和参数服务节点）之间的直接张量通信。过程到过程的直接通信机制使TensorFlowOnSpark程序能够在增加的机器上很轻松的进行扩展。如图3所示，TensorFlowOnSpark不涉及张量通信中的Spark驱动程序，因此实现了与独立TensorFlow集群类似的可扩展性。

Yahoo开源TensorFlowOnSpark

TensorFlowOnSpark提供两种不同的模式来提取训练和推理数据：

TensorFlow QueueRunners：TensorFlowOnSpark利用TensorFlow的file readers和QueueRunners直接从HDFS文件中读取数据。Spark不涉及访问数据。

Spark Feeding ：Spark RDD数据被传输到每个Spark执行器里，随后的数据将通过feed_dict传入TensorFlow图。

图4说明初始图像分类中同时进行的分布式训练如何使用TFoS中通过QueueRunners的一个简单设置进行扩展：每个节点一个GPU、一个读入以及批处理为32。四个TFoS工作同时进行，训练100,000步。两天后，当这些工作完成时，这些工作的前5个准确度分别为0.730、0.814、0.854和0.879。精确度达到0.730的单计算节点工作需要46小时，对于双计算节点则需要22.5小时，4计算节点需要13小时，8计算节点工需要7.5小时。TFoS因此实现了接近模型训练的近线性可扩展性。这是非常令人鼓舞的，虽然TFoS可扩展性会因不同的型号和超级数而有所不同。

Yahoo开源TensorFlowOnSpark

分布式TensorFlow的RDMA

在Yahoo的Hadoop集群上，GPU节点通过以太网和Infiniband连接。Infiniband提供更快的连接，并支持通过RDMA直接访问其他服务器的内存。然而，当前TensorFlow版本仅支持使用gRPC}通过以太网的分布式学习。为了加快分布式学习，我们增强了TensorFlow C ++层，以支持Infiniband上的RDMA。

为结合我们发布的TFoS，我们除了默认的“GRPC”协议外，还引入了新的TensorFlow服务器协议。任何分布式TensorFlow程序可以通过指定利用tf.train.ServerDef()或tf.train.Server()中的protocol="grpc_rdma"来使用增强版的TensorFlow。

使用此新协议，就需要创建RDMA汇集管理器以确保张量直接写入远程服务器的内存。我们最小化张量缓冲区的创建：Tensor缓冲区在开始时分配一次，然后在一个TensorFlow作业的所有训练步骤中重复使用。从我们早期的实验与大型模型（如VGG-19网络）来看，业已证明，与现有GRPC相比，我们的TDMA实现在训练时间上显著加速了。

由于支持RDMA是一个高度要求的能力（见TensorFlow issue＃2916），我们决定把现有的实现版本作为一个alpha版向TensorFlow社区开放。在接下来的几周内，我们将进一步优化RDMA实现，并分享一些详细的基准测试结果。

简单的CLI和API

TFoS程序由标准的Apache Spark命令spark-submit来启动。如下图所示，用户可以在CLI中指定Spark执行器的数目，每个执行器的GPU数量和参数服务器的数目。用户还可以指定是否要使用TensorBoard（-tensorboard）和/或RDMA（-rdma）。

spark-submit –master ${MASTER} /

${TFoS_HOME}/examples/slim/train_image_classifier.py /

–model_name inception_v3 /

–train_dir hdfs://default/slim_train /

–dataset_dir hdfs://default/data/imagenet /

–dataset_name imagenet /

–dataset_split_name train /

–cluster_size ${NUM_EXEC} /

–num_gpus ${NUM_GPU} /

–num_ps_tasks ${NUM_PS} /

–sync_replicas /

–replicas_to_aggregate ${NUM_WORKERS} /

–tensorboard /

–rdma

TFoS提供了一个高层次的Python API（在我们示例Python notebook说明）：

TFCluster.reserve() … construct a TensorFlow cluster from Spark executors

TFCluster.start() … launch Tensorflow program on the executors

TFCluster.train() or TFCluster.inference() … feed RDD data to TensorFlow processes

TFCluster.shutdown() … shutdown Tensorflow execution on executors

开放源码

TensorFlowOnSpark、TensorFlow的RDMA增强包、多个示例程序（包括MNIST，cifar10，创建以来，VGG）来说明TensorFlow方案TensorFlowOnSpark，并充分利用RDMA的简单转换过程。亚马逊机器映像也可对AWS EC2应用TensorFlowOnSpark。

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原文 http://www.dataguru.cn/article-10609-1.html

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