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【python・keras(初心者)】Sparse autoencoderがエポックを回す毎に遅くなってしまう

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pythonのkerasでSparse autoencoderの学習を行っているのですが、エポックを回すごとに徐々にですが確実に遅くなっていきます。
ざっくりとですが、表示される速さも6us/step程度だったものが、1時間後には10us/step程度になり、24時間後には40us/step程度になります。多くのエポックを回すことができず困っています。
エポックごとにまったく異なる学習を開始しており、前のエポックから次のエポックに影響はないはずなので毎回同じ速度で計算できるはずだと思うのですが。原因や対処方法を教えていただきたいです。

環境はWindows10のWSLで、CPU使用率は30%程度、メモリは十分空きありです。
試しにmnistのデータを使ってほぼ同じ条件で実行しても同じように遅くなりました。そのコードは以下です。

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model,Sequential
from keras.datasets import mnist
from keras import regularizers
import numpy as np

(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
x_train = x_train.reshape((len(x_train), np.prod(x_train.shape[1:])))
x_test = x_test.reshape((len(x_test), np.prod(x_test.shape[1:])))

#同じ条件になるようにデータを切り取り
X_train=x_train[0:96000,0:25] 
X_test=x_test[96000:96256,0:25]

encoding_dim = 3
input_img = Input(shape=(25,))

for i in range(1000):
    autoencoder=Sequential()
    encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu',
                    activity_regularizer=regularizers.l1(1e-4))(input_img)
    decoded = Dense(25, activation='sigmoid')(encoded)
    autoencoder = Model(input=input_img, output=decoded)

    autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
    autoencoder.fit(X_train, X_train,
                    nb_epoch=30,
                    batch_size=256,
                    shuffle=True,
                    validation_data=(X_test, X_test))
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  • mokemokechicken

    2019/08/13 16:45

    これは、全く同じ学習を1000回やっているのは、速度が遅くなる原因を探る検証コードだから、ですかね?

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

このコードをみると、 

1つのモデルの学習を30epochでやっていて、その処理を1000回やっているわけですが、
その度に新しいModelが生成されています。
※ つまり最終的には1000個のModelが生成されている。ただし参照できるのは最後の1つだけ。

Model生成のときに各WeightがTensorFlowのSessionに確保されていくと思いますが、
それが蓄積されていくに連れ、Session上のOPの数も増え微妙に遅くなっていく、ということなのではないでしょうか。

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  • 2019/08/13 17:19

    ありがとうございます。では、30回終わるごとにModelを消したい場合はどうすればよいのでしょうか。
    試しに
    del autoencoder
    を入れてみても徐々に遅くなっていっているように思います。

    キャンセル

  • 2019/08/13 17:28

    https://keras.io/ja/backend/
    keras.backend.clear_session()

    みたいなのを入れると、BackendのSessionもクリアされると思います。

    ただ、現状では
    input_img = Input(shape=(25,))
    がループの外になるので、これを内側にいれないと2ループ目辺りにエラーになるかもしれないです。

    キャンセル

  • 2019/08/13 17:30

    なるほど。ありがとうございます!

    キャンセル

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