Apache Ignite上的TensorFlow！分布式内存数据源

任何深度学习都是从数据开始。这是非常关键的一点。没有数据，我们就无法训练模型，也无法评估模型质量，更无法做出预测。因此，数据源非常重要。在做研究、构建新的神经网络架构，以及做实验时，我们习惯使用最简单的本地数据源，通常是不同格式的文件。这种方法确实非常有效。但在某种情况下，我们需要更加接近生产环境。这时，简化和加速生产数据馈送，以及能够处理大数据就变得非常重要。这也正是 Apache Ignite 大展身手的时候。

Apache Ignite是以内存为中心的分布式数据库，也是事务性、分析性和流式工作负载的缓存和处理平台，可以实现 PB 级的内存速度。借助 Apache Ignite 和 TensorFlow 之间的现有集成，您可以将 Apache Ignite 用作神经网络训练和推理的数据源，也可以将其用作分布式训练的检查点存储空间和集群管理器。

分布式内存数据源

作为以内存为中心的分布式数据库，Apache Ignite可以提供快速数据访问。让您能够摆脱硬盘限制，在分布式集群中存储和处理您需要的所有数据。您可以通过使用 Ignite Dataset 来利用 Apache Ignite 的这些优势。

请注意，Apache Ignite 不只是数据库或数据仓库与 TensorFlow 之间 ETL 管道的一个步骤，它还是一个HTAP（混合事务 / 分析处理）系统。通过选择 Apache Ignite 和 TensorFlow，您会获得一个用于事务和分析处理的单一系统，同时还可以使用操作和历史数据进行神经网络训练和推理。

以下基准测试结果表明，Apache Ignite 非常适合用于单节点数据存储用例。如果存储空间和客户端位于同一节点，则通过使用 Apache Ignite，您可以实现每秒超过 850 MB 的吞吐量。如果存储空间位于与客户端相关的远程节点，则吞吐量约为每秒 800 MB。

当存在一个本地 Apache Ignite 节点时 Ignite Dataset 的吞吐量。执行该基准测试时使用的是 2 个 Xeon E5–2609 v4 1.7GHz 处理器，配备 16Gb 内存和每秒 10 Gb 的网络（1MB 的行和 20MB 的页面大小）

另一个基准测试表明 Ignite Dataset 如何与分布式 Apache Ignite 集群协作。这是 Apache Ignite 作为 HTAP 系统的默认用例，它使您能够在每秒 10 Gb 的网络集群上为单个客户端实现每秒超过 1 GB 的读取吞吐量。

分布式 Apache Ignite 集群具备不同数量的节点（从 1 到 9）时 Ignite Dataset 的吞吐量。执行该基准测试时使用的是 2 个 Xeon E5–2609 v4 1.7GHz 处理器，配备 16Gb 内存和每秒 10 Gb 的网络（1MB 的行和 20MB 的页面大小）

测试后的用例如下：Apache Ignite 缓存（以及第一组测试中数量不同的分区和第二组测试中的 2048 个分区）由 10000 个大小为 1MB 的行填充，然后 TensorFlow 客户端使用 Ignite Dataset 读取所有数据。所有节点均以 2 个 Xeon E5–2609 v4 1.7GHz 处理器表示，配备 16Gb 内存和每秒 10Gb 的网络连接。每个节点使用默认 配置运行 Apache Ignite。

注：配置 链接

https://github.com/apache/ignite/blob/master/examples/config/example-default.xml

您可以很轻松地将 Apache Ignite 同时用作带有结构化查询语言 (SQL) 界面的传统数据库和 TensorFlow 数据源。

apache-ignite/bin/ignite.shapache-ignite/bin/sqlline.sh -u "jdbc:ignite:thin://localhost:10800/"

CREATE TABLE KITTEN_CACHE (ID LONG PRIMARY KEY, NAME VARCHAR);INSERT INTO KITTEN_CACHE VALUES (1, 'WARM KITTY');INSERT INTO KITTEN_CACHE VALUES (2, 'SOFT KITTY');INSERT INTO KITTEN_CACHE VALUES (3, 'LITTLE BALL OF FUR');

import tensorflow as tffrom tensorflow.contrib.ignite import IgniteDatasettf.enable_eager_execution()dataset = IgniteDataset(cache_name="SQL_PUBLIC_KITTEN_CACHE")for element in dataset: print(element)

{'key': 1, 'val': {'NAME': b'WARM KITTY'}}{'key': 2, 'val': {'NAME': b'SOFT KITTY'}}{'key': 3, 'val': {'NAME': b'LITTLE BALL OF FUR'}}

结构化对象

使用Apache Ignite，您可以存储任何类型的对象。这些对象可以具备任何层次结构。Ignite Dataset 能够处理此类对象。

import tensorflow as tffrom tensorflow.contrib.ignite import IgniteDatasettf.enable_eager_execution()dataset = IgniteDataset(cache_name="IMAGES")for element in dataset.take(1): print(element)

{ 'key': 'kitten.png', 'val': { 'metadata': { 'file_name': b'kitten.png', 'label': b'little ball of fur', width: 800, height: 600 }, 'pixels': [0, 0, 0, 0, ..., 0] }}

如果您使用 Ignite Dataset，则神经网络训练和其他计算所需的转换都可以作为tf.data管道的一部分来完成。

import tensorflow as tffrom tensorflow.contrib.ignite import IgniteDatasettf.enable_eager_execution()dataset = IgniteDataset(cache_name="IMAGES").map(lambda obj: obj['val']['pixels'])for element in dataset: print(element)

[0, 0, 0, 0, ..., 0]

分布式训练

作为机器学习框架，TensorFlow 可以为分布式神经网络训练、推理及其他计算提供原生支持。分布式神经网络训练的主要理念是能够在每个数据分区（根据水平分区）上计算损失函数的梯度（例如，误差的平方），然后对梯度求和，以得出整个数据集的损失函数梯度。借助这种能力，我们可以在数据存储位置的节点上计算梯度，减少梯度，最后更新模型参数。这样，您就无需在节点间传输数据，从而避免了网络瓶颈。

Apache Ignite 在分布式集群中使用水平分区存储数据。在创建 Apache Ignite 缓存（或基于 SQL 的表格）时，我们可以指定将要在此对数据进行分区的分区数量。例如，如果一个 Apache Ignite 集群由 100 台机器组成，我们创建了一个有 1000 个分区的缓存，则每台机器将要维护 10 个数据分区。

Ignite Dataset 允许使用分布式神经网络训练（使用 TensorFlow）和 Apache Ignite 分区的这两个方面。Ignite Dataset 是一个可以在远程工作器上执行的计算图操作。远程工作器可以通过为工作器进程（例如 IGNITE_DATASET_HOST、IGNITE_DATASET_PORT 或 IGNITE_DATASET_PART）设置相应的环境变量来替换 Ignite Dataset 的参数（例如主机、端口或分区）。使用这种替换方法，我们可以为每个工作器分配一个特定分区，这样一个工作器处理一个分区，同时可以与单个数据集透明协作。

import tensorflow as tffrom tensorflow.contrib.ignite import IgniteDatasetdataset = IgniteDataset("IMAGES")# Compute gradients locally on every worker node.gradients = []for i in range(5): with tf.device("/job:WORKER/task:%d" % i): device_iterator = tf.compat.v1.data.make_one_shot_iterator(dataset) device_next_obj = device_iterator.get_next() gradient = compute_gradient(device_next_obj) gradients.append(gradient)# Aggregate them on master node.result_gradient = tf.reduce_sum(gradients)with tf.Session("grpc://localhost:10000") as sess: print(sess.run(result_gradient))

借助 Apache Ignite，您还可以使用 TensorFlow 高级Estimator API来进行分布式训练。此功能以所谓的 TensorFlow 分布式训练的 独立客户端模式 为基础，Apache Ignite 在其中发挥数据源和集群管理器的作用。与此相关的内容，我们将在下一篇文章中全面介绍。

注：独立客户端模式 链接

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/distribute#standalone-client-mode

检查点存储

除数据库功能外，Apache Ignite 还有一个名为IGFS的分布式文件系统。IGFS 可以提供与 Hadoop HDFS 类似的功能，但仅限于内部存储。事实上，除自有 API 外，IGFS 还采用了 Hadoop FileSystem API，并且可以透明地插接到 Hadoop 或 Spark 部署中。Apache Ignite 上的 TensorFlow 支持 IGFS 与 TensorFlow 集成。该集成基于 TensorFlow 端的 自定义文件系统插件 和 Apache Ignite 端的IGFS Native API。它有许多用例，例如：

可以将状态检查点保存到 IGFS 中，以获得可靠性和容错性

训练过程可以通过将事件文件写入 TensorBoard 监视的目录来与 TensorBoard 通信。即使 TensorBoard 在不同的进程或机器中运行，IGFS 也允许进行此通信

注：自定义文件系统插件 链接

https://www.tensorflow.org/guide/extend/filesystem

IGFS Native API 链接

https://ignite.apache.org/features/igfs.html

此功能于 TensorFlow 1.13 中发布，并将在 TensorFlow 2.0 中作为tensorflow/io的一部分发布。

注：tensorflow/io 链接

https://github.com/tensorflow/io

SSL 连接

通过 Apache Ignite，您可以使用SSL和身份验证来保护数据传送渠道。Ignite Dataset 支持具备和不具备身份验证的 SSL 连接。如需更多信息，请参阅Apache Ignite SSL/TLS文档（https://apacheignite.readme.io/docs/ssltls）。

import tensorflow as tffrom tensorflow.contrib.ignite import IgniteDatasettf.enable_eager_execution()dataset = IgniteDataset(cache_name="IMAGES", certfile="client.pem", cert_password="password", username="ignite", password="ignite")

Windows 支持

Ignite Dataset 完全兼容 Windows 系统。您可以在 Windows 工作站和 Linux/MacOS 系统上将其用作 TensorFlow 的一部分。

试用

以下示例将帮助您轻松开始使用此模块。

Ignite Dataset

要试用 Ignite Dataset，最简单的方法是使用 Apache Ignite 和加载好的MNIST数据运行Docker容器，然后使用 Ignite Dataset 与其交互。您可以在 Docker Hub：dmitrievanthony/ignite-with-mnist上找到此容器。您需要在机器上启动此容器：

docker run -it -p 10800:10800 dmitrievanthony/ignite-with-mnist

注：MNIST 链接

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

dmitrievanthony/ignite-with-mnist 链接

https://hub.docker.com/r/dmitrievanthony/ignite-with-mnist/

然后您可以按照以下方法使用它：

IGFS

TensorFlow 的 IGFS 支持功能于 TensorFlow 1.13 中发布，并将在 TensorFlow 2.0 中作为tensorflow/io的一部分发布。如要通过 TensorFlow 试用 IGFS，最简单的方法是使用 Apache Ignite 和 IGFS 来运行Docker容器，然后使用 TensorFlowtf.gfile与其交互。您可以在 Docker Hub：dmitrievanthony/ignite-with-igfs上找到此容器。您可以在自己的机器上运行此容器：

docker run -it -p 10500:10500 dmitrievanthony/ignite-with-igfs

然后您可以按照以下方法使用它：

import tensorflow as tfimport tensorflow.contrib.ignite.python.ops.igfs_opswith tf.gfile.Open("igfs:///hello.txt", mode='w') as w: w.write("Hello, world!")with tf.gfile.Open("igfs:///hello.txt", mode='r') as r: print(r.read())

Hello, world!

限制

目前，Ignite Dataset 需要假设缓存中的所有对象都具有相同的结构（同类型对象），并且缓存中至少包含一个检索架构所需的对象。另一个限制与结构化对象有关，Ignite Dataset 不支持通用唯一识别码 (UUID)、地图和可能是对象结构组成部分的对象数组。所有这些限制都是进一步开发的主题。

即将发布的 TensorFlow 2.0

TensorFlow 2.0 中即将发布的新变更会将此功能分离到tensorflow/io模块。之后，您将可以更加灵活地使用此功能。这些示例将略有改动，我们的文档和示例也会反映这一点。