EAST文本检测模型的多GPU训练实现解析

EAST(Efficient and Accurate Scene Text detector)是一种高效准确的场景文本检测算法，在argman/EAST项目中，multigpu_train.py文件实现了该模型的多GPU训练功能。本文将深入解析这一训练实现的关键技术点。

多GPU训练架构设计

多GPU训练的核心思想是将计算图复制到多个GPU上，每个GPU处理一部分数据，然后汇总梯度进行参数更新。这种数据并行的方式可以显著加快训练速度。

主要组件

1. GPU分配机制：通过gpu_list参数指定使用的GPU设备列表
2. 数据分片：将输入数据均匀分配到各个GPU上
3. 梯度聚合：计算各GPU上的梯度后取平均值

关键技术实现

1. 训练参数配置

脚本使用TensorFlow的flags模块定义了一系列训练参数：

tf.app.flags.DEFINE_integer('input_size', 512, '')  # 输入图像尺寸
tf.app.flags.DEFINE_integer('batch_size_per_gpu', 14, '')  # 每个GPU的batch大小
tf.app.flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.0001, '')  # 初始学习率
tf.app.flags.DEFINE_integer('max_steps', 100000, '')  # 最大训练步数

2. 多GPU损失计算

tower_loss函数定义了每个GPU上的计算图：

def tower_loss(images, score_maps, geo_maps, training_masks, reuse_variables=None):
    with tf.variable_scope(tf.get_variable_scope(), reuse=reuse_variables):
        f_score, f_geometry = model.model(images, is_training=True)
    
    model_loss = model.loss(score_maps, f_score, geo_maps, f_geometry, training_masks)
    total_loss = tf.add_n([model_loss] + tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES))
    return total_loss, model_loss

3. 梯度聚合策略

average_gradients函数实现了多GPU梯度的平均聚合：

def average_gradients(tower_grads):
    average_grads = []
    for grad_and_vars in zip(*tower_grads):
        grads = [tf.expand_dims(g, 0) for g, _ in grad_and_vars]
        grad = tf.concat(grads, 0)
        grad = tf.reduce_mean(grad, 0)
        v = grad_and_vars[0][1]
        average_grads.append((grad, v))
    return average_grads

训练流程详解

1. 初始化阶段：

   • 创建检查点目录
   • 定义输入placeholder
   • 设置学习率衰减策略

2. 多GPU计算图构建：

   • 分割输入数据到各GPU
   • 在每个GPU上构建计算图并计算损失
   • 聚合各GPU的梯度

3. 训练循环：

   • 从数据生成器获取批量数据
   • 执行训练操作并计算损失
   • 定期保存检查点和摘要

for step in range(FLAGS.max_steps):
    data = next(data_generator)
    ml, tl, _ = sess.run([model_loss, total_loss, train_op], feed_dict=...)
    
    if step % FLAGS.save_checkpoint_steps == 0:
        saver.save(sess, FLAGS.checkpoint_path + 'model.ckpt', global_step=global_step)

性能优化技巧

1. 异步数据读取：使用16个数据读取线程(num_readers=16)提高数据供给速度
2. 批量归一化更新：正确处理BatchNorm在多GPU环境下的更新
3. 移动平均：使用指数移动平均记录模型参数，提高模型鲁棒性
4. 学习率衰减：采用阶梯式指数衰减策略优化训练过程

实际训练建议

1. 根据GPU显存大小调整batch_size_per_gpu参数
2. 监控GPU利用率，合理设置num_readers数量
3. 使用pretrained_model_path参数加载预训练模型可加速收敛
4. 定期检查损失值，避免训练发散

通过这种多GPU并行训练实现，EAST模型可以在保持精度的同时显著缩短训练时间，使研究者能够更快地迭代模型和实验。