算法完美是重要的，但更重要的是成功部署，在进行机器学习任务时，你需要学会使用代码快速检查模型的内存占用量。原因很简单，硬件资源是有限的，单个机器学习模块不应该占用系统的所有内存。作者 | Tirthajyoti Sarkar
链接 | https://towardsdatascience.com/how-much-memory-is-your-ml-code-consuming-98df64074c8f
比如，你写了一个很棒的机器学习程序，或者搭建了一个不错的神经网络模型，然后想在某些 Web 服务或 REST API 上部署模型。或者你是基于工厂传感器的数据流开发了模型，计划将其部署在其中一台工业计算机上。这时，你的模型可能是硬件上运行的几百个模型之一，所以你必须对内存占用峰值有所了解。否则多个模型同时达到了内存占用峰值，系统可能会崩溃。因此，搞清楚代码运行时的内存配置文件（动态数量）非常重要。这与模型的大小和压缩均无关，可能是你事先已经将其保存在磁盘上的特殊对象，例如 Scikit-learn Joblib dump、Python Pickle dump，TensorFlow HFD5 等。Scalene：简洁的内存 / CPU/GPU 分析器首先要讨论的是 Scalene，它是一个 Python 的高性能 CPU 和内存分析器，由马萨诸塞大学研发。其 GitHub 页面是这样介绍的：「 Scalene 是适用于 Python 的高性能 CPU、GPU 和内存分析器，它可以执行许多其他 Python 分析器无法做到的事情，提供详细信息比其他分析器快几个数量级。」它是一个 Python 包，所以按照通常方法安装：这样适用于 Linux OS，作者没有在 Windows 10 上进行测试。在 CLI 或 Jupyter Notebook 内部使用 也可以使用魔术命令在 Jupyter notebook 中使用它：
行和函数：报告有关整个函数和每个独立代码行的信息；
线程：支持 Python 线程；
多进程处理：支持使用 multiprocessing 库；
Python 与 C 的时间：Scalene 用在 Python 与本机代码（例如库）上的时间；
系统时间：区分系统时间（例如，休眠或执行 I / O 操作）；
GPU：报告在英伟达 GPU 上使用的时间（如果有）；
复制量：报告每秒要复制的数据量；
泄漏检测：自动查明可能造成内存泄漏的线路。
接下来看一下 Scalene 用于内存配置标准机器学习代码的工作。对三个模型使用 Scikit-learn 库，并利用其综合数据生成功能来创建数据集。
多元线性回归模型；
具有相同数据集的深度神经网络模型。
使用标准导入和 NUM_FEATURES 、 NUM_SMPLES 两个变量进行一些实验。这里没有展示数据生成和模型拟合代码，它们是非常标准的。作者将拟合的模型另存为 pickled dump，并将其与测试 CSV 文件一起加载以进行推断。为了清晰起见，将所有内容置于 Scalene 执行和报告环境下循环运行。$ scalene linearmodel.py --html >> linearmodel-scalene.html
将这些结果作为输出。注意，此处使用了 --html 标志并将输出通过管道传输到 HTML 文件，以便于报告。令人惊讶的是，内存占用几乎完全由外部 I / O（例如 Pandas 和 Scikit-learn estimator 加载）控制，少量会将测试数据写到磁盘上的 CSV 文件中。实际的 ML 建模、Numpy、Pandas 操作和推理，根本不会影响内存。我们可以缩放数据集大小（行数）和模型复杂度（特征数），并运行相同的内存配置文件以记录各种操作在内存消耗方面的表现。结果显示在这里。此处，X 轴代表特征 / 数据点集。注意该图描绘的是百分比，而不是绝对值，展示了各种类型操作的相对重要性。从这些实验中得出的结论是，Scikit-learn 线性回归估计非常高效，并且不会为实际模型拟合或推理消耗大量内存。但就代码而言，它确实有固定的内存占用，并在加载时会消耗大量内存。不过随着数据大小和模型复杂性的增加，整个代码占用百分比会下降。如果使用这样的模型，则可能需要关注数据文件 I / O，优化代码以获得更好的内存性能。如果我们使用 2 个隐藏层的神经网络（每个隐藏层有 50 个神经元）运行类似的实验，那么结果如下所示。代码地址：https://github.com/tirthajyoti/Machine-Learning-with-Python/blob/master/Memory-profiling/Scalene/mlp.py与线性回归模型不同，神经网络模型在训练 / 拟合步骤中消耗大量内存。但是，由于特征少且数据量大，拟合占用的内存较少。此外，还可以尝试各种体系结构和超参数，并记录内存使用情况，达到合适的设置。如果你使用相同的代码复现实验，结果可能会因硬件、磁盘 / CPU / GPU / 内存类型的不同而大相径庭。
最好在代码中编写专注于单个任务的小型函数；
保留一些自由变量，例如特征数和数据点，借助最少的更改来运行相同的代码，在数据 / 模型缩放时检查内存配置文件；
如果要将一种 ML 算法与另一种 ML 算法进行比较，请让整体代码的结构和流程尽可能相同以减少混乱。最好只更改 estimator 类并对比内存配置文件；
数据和模型 I / O（导入语句，磁盘上的模型持久性）在内存占用方面可能会出乎意料地占主导地位，具体取决于建模方案，优化时切勿忽略这些；
出于相同原因，请考虑比较来自多个实现 / 程序包的同一算法的内存配置文件（例如 Keras、PyTorch、Scikitlearn）。如果内存优化是主要目标，那么即使在功能或性能上不是最佳，也必须寻找一种占用最小内存且可以满意完成工作的实现方式；
如果数据 I / O 成为瓶颈，请探索更快的选项或其他存储类型，例如，用 parquet 文件和 Apache Arrow 存储替换 Pandas CSV。可以看看这篇文章：
《How fast is reading Parquet file (with Arrow) vs. CSV with Pandas?》https://towardsdatascience.com/how-fast-is-reading-parquet-file-with-arrow-vs-csv-with-pandas-2f8095722e94在本文中，仅讨论了内存分析的一小部分，目光放在了规范机器学习建模代码上。事实上 Scalene CLI 也有其他可以利用的选项：
仅分析 CPU 时间，不分析内存；
仅使用非零内存减少资源占用；
指定 CPU 和内存分配的最小阈值；
设置 CPU 采样率；
多线程并行，随后检查差异。
在资源较少的情况下，你最好托管一个验证环境 / 服务器，该服务器将接受给定的建模代码（如已开发），并通过这样的内存分析器运行它以创建运行时统计信息。如果它通过内存占用空间的预定标准，则只有建模代码会被接受用于进一步部署。在本文中，我们讨论了对机器学习代码进行内存配置的重要性。我们需要使其更好地部署在服务和机器中，让平台或工程团队能够方便运用。分析内存也可以让我们找到更高效的、面向特定数据或算法的优化方式。希望你能在使用这些工具和技术进行机器学习部署时能够获得成功。双一流大学研究生团队创建，专注于目标检测与深度学习，希望可以将分享变成一种习惯！整理不易，点赞三连↓
