GRU vs LSTM速度对比：为何GRU比LSTM慢？原因及解决

2025-03-03 22:17:16

GRU 和 LSTM 速度对比：为什么我的 GRU 比 LSTM 还慢？

最近，我在 Keras 上用 GRU 和 LSTM 实现了一个模型。两个模型的架构是完全一样的。我之前在很多地方看到说 GRU 的推理速度比 LSTM 快 。但在我的实验中，GRU 不仅没快，反而比 LSTM 慢 。这是咋回事？难道是 Keras 里的 GRU 有什么特殊的地方，还是我哪里搞错了？

问题分析：为什么理论上 GRU 比 LSTM 快？

先来捋捋，为什么大家普遍认为 GRU 比 LSTM 快？

根本原因在于它们的内部结构。LSTM（长短期记忆网络）有三个门：输入门、遗忘门和输出门。GRU（门控循环单元）只有两个门：重置门和更新门。

简单来说，GRU 比 LSTM 少一个门控。这意味着 GRU 的计算量更小，参数也更少。参数少，计算简单，自然就可能更快，特别是在推理阶段。训练时因为涉及梯度计算，可能差别不那么明显，但在做预测时，少一次矩阵乘法，差别累积起来就大了。

我的 GRU 为什么更慢？可能原因及解决方案

既然理论上 GRU 应该更快，那为什么我的实验结果却相反呢？这可能是由多种因素造成的。下面逐一排查和解决：

1. 数据规模和批次大小（Batch Size）

原因： 当数据量较小，或者批次大小设置得不合适时，GPU 的并行计算优势可能无法充分发挥。此时，模型的计算瓶颈可能不在 GRU 或 LSTM 本身，而在于数据加载、内存拷贝等其他环节。
解决方案：
- 尝试增大批次大小。 合适的批次大小可以更充分地利用 GPU 资源。批次太大也会爆显存，自己多试几个值，比如 32、64、128、256...。
- 如果数据量实在太小，可以考虑使用 CPU 进行推理。 对于极小规模数据，CPU 反而可能比 GPU 快，因为省去了数据在 CPU 和 GPU 之间传输的开销。

代码示例 (Keras)：
修改model.predict中的 batch_size 参数。

# 使用更大的批次大小
predictions = model.predict(test_data, batch_size=128)

# 使用 CPU 推理（TensorFlow）
import tensorflow as tf
with tf.device('/CPU:0'):
    predictions = model.predict(test_data)

2. CuDNN 加速问题 (针对 GPU)

原因： CuDNN 是 NVIDIA 提供的用于深度神经网络的 GPU 加速库。Keras 和 TensorFlow 等框架默认会尝试使用 CuDNN 来加速 GRU 和 LSTM 的计算。如果 CuDNN 没有正确安装、配置，或者版本不兼容，可能会导致性能下降，甚至出错。也存在某些情况下，CuDNN对特定硬件或特定版本的GRU加速效果反而不好的情况。
解决方案：
- 确认 CuDNN 已正确安装并配置。 确保 CuDNN 的版本与你的 TensorFlow 或 PyTorch 版本兼容。可以参考 NVIDIA 官方文档进行安装和配置。
- 尝试禁用 CuDNN。 通过设置环境变量或修改代码，强制 Keras/TensorFlow 不使用 CuDNN。这样可以排除是否是 CuDNN 导致的问题。
- 如果是代码设置的环境变量, 必须把代码设置部分, 设置到 import tensorflow 或者 pytorch 之前。

代码示例 (TensorFlow, 禁用 CuDNN)：

import os
os.environ['TF_USE_CUDNN'] = '0' # 在 import tensorflow 之前设置
import tensorflow as tf

# ... 后面是你的模型定义和训练代码 ...

# 代码设置 (Keras / Tensorflow 2.x)
# 通常不建议禁用，除非你确认 CuDNN 有问题
gru_layer = tf.keras.layers.GRU(units, recurrent_activation='sigmoid', use_bias=True, reset_after=True,  # 默认值, cuDNN 条件
                               unroll=False, #关键！如果为 True，该层将被展开，这会导致不使用 CuDNN. 默认为False
                               implementation=2) # 通常来说 2 比 1 快. 0不建议使用

lstm_layer = tf.keras.layers.LSTM(units, recurrent_activation='sigmoid', use_bias=True,
                                unroll=False, #关键！如果为 True，该层将被展开，这会导致不使用 CuDNN. 默认为False
                                 implementation=2) #通常来说 2 比 1 快.

关于implementation: 官方文档中对implementation的
implementation：实现模式，为 0、1 或 2。模式 1 将把计算结构化为更大的矩阵乘法操作，而不是在循环中执行多次较小的点积运算。模式 2 将把计算结构化为多个门权重矩阵的堆叠。模式 0 将不进行矩阵运算。

注意:
* 具有 activation == tanh 和 recurrent_activation == sigmoid 以及 use_bias == True 的 GRU 层，和具有 activation == tanh，recurrent_activation == sigmoid, use_bias == True 的 LSTM 层。可以使用 CuDNN 从而达到高效加速的目的, 反之不行。
* GRU 使用reset_after == True 和 implementation == 2 会比reset_after == False和implementation == 1更快, 因为 CuDNN 使用的就是reset_after == True 和implementation == 2的情况.

3. 模型实现细节 (Keras)

原因: 即便网络结构一样，也可能有细微差别导致不同。例如优化器的选择，或者学习率的设置不同等。
解决方案: 保证除了将 LSTM 层换成 GRU 层，或者反过来。别的地方都一样。重新核对整个网络的所有参数。

4. 硬件差异

原因: CPU, GPU 型号差异是可能会导致性能有差异的。
解决方案:
- 最好在你报告结果的时候说明使用的硬件, 例如： CPU 型号, GPU 型号, 以及相应的运行内存, 显存等等。
- 尝试用不同的硬件测试对比。
- 考虑是否使用了混合精度计算。

5. TensorFlow/Keras 版本

原因: 旧版本的框架可能有 BUG 或者效率不够优化。
解决方案: 尝试升级到最新稳定版本。新版本可能会解决已知的效率问题。

6. 时间步长（序列长度）的影响

原因： LSTM 和 GRU 对时间步长（序列长度）的敏感度不同。某个序列长度可能 LSTM 效果/效率更好，但换成另一个，情况就变了。
解决方案：
- 尝试不同的时间步长进行测试，看看速度对比是否有变化。

7. 预热 (Warm-up)

原因： GPU 在刚开始运行计算时，可能需要一些时间进行“预热”，才能达到最佳性能。如果只运行一次就测量时间，结果可能不准确。
解决方案：
- 在正式计时之前，先让模型运行几个批次的数据，进行“预热”。
代码示例：

# 预热
for _ in range(10):  # 预热 10 个批次
    model.predict(warmup_data, batch_size=your_batch_size)

# 开始计时
start_time = time.time()
predictions = model.predict(test_data, batch_size=your_batch_size)
end_time = time.time()
print(f"推理时间：{end_time - start_time:.4f} 秒")