{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "dd196637",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Data loading and pre-processing with TensorFlow\n",
    "\n",
    "## Implementation\n",
    "\n",
    "*Notebook written by the IDRIS AI support team, April 2021* "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "a9d1804a",
   "metadata": {},
   "source": [
    "This document describes the method to use on Jean Zay to load and pre-process input data for a distributed training. It illustrates the [IDRIS documentation](http://www.idris.fr/eng/jean-zay/gpu/jean-zay-gpu-tf-data-preprocessing-eng.html) and uses the [TensorFlow documentation](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/Dataset) as reference. \n",
    "\n",
    "This Notebook contains: \n",
    "  * [Complete example](#exemple) of optimised loading \n",
    "  * [Comparison tests](#tests) of performance gains offered by each functionality described in the documentation (sharding, multithreading, prefetching, etc) \n",
    "  * Example of creation and usage of [TFRecord formats](#tfrecord)\n",
    " \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "54ffd92e",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Computing environment"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "587a18e0",
   "metadata": {},
   "source": [
    "This notebook can be executed on any Jean Zay node but we advise using the jupyterhub front-end node (i.e. an *interactive* connection) to avoid consuming your allocation. In this case, the hostname is `jean-zay-srv2`:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "e7e8e1c4",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "jean-zay-srv2\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!hostname"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "db38f4a6",
   "metadata": {},
   "source": [
    "You need to load a TensorFlow module or choose a tensorflow kernel in the list at the upper-right corner of the notebook. The jobs will be submitted via Slurm in the `tensorflow-gpu/py3/2.4.1` environment."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "id": "af432d91",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import glob\n",
    "import os\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "import numpy as np\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import random\n",
    "from tqdm import tqdm"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "fbcf0b08",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Places365 Images Dataset"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "f1a1fef2",
   "metadata": {},
   "source": [
    "In this notebook, we use the Places365 dataset present in the **$DSDIR** storage space.\n",
    "\n",
    "These are images classified by theme (one directory per theme). We are taking the *data_large* version in order to maximize the data loading work, during our comparative tests.  \n",
    "The dataset contains 1 803 460 images."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "id": "6377e16c",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/gpfsdswork/dataset/Places365-Standard/\n",
      "├── data_256\n",
      "│   ├── a\n",
      "│   ├── b\n",
      "│   ├── c\n",
      "│   ├── d\n",
      "│   ├── e\n",
      "│   ├── f\n",
      "│   ├── g\n",
      "│   ├── h\n",
      "│   ├── i\n",
      "│   ├── j\n",
      "│   ├── k\n",
      "│   ├── l\n",
      "│   ├── m\n",
      "│   ├── n\n",
      "│   ├── o\n",
      "│   ├── p\n",
      "│   ├── r\n",
      "│   ├── s\n",
      "│   ├── t\n",
      "│   ├── u\n",
      "│   ├── v\n",
      "│   ├── w\n",
      "│   ├── y\n",
      "│   └── z\n",
      "├── data_large\n",
      "│   ├── a\n",
      "│   ├── b\n",
      "│   ├── c\n",
      "│   ├── d\n",
      "│   ├── e\n",
      "│   ├── f\n",
      "│   ├── g\n",
      "│   ├── h\n",
      "│   ├── i\n",
      "│   ├── j\n",
      "│   ├── k\n",
      "│   ├── l\n",
      "│   ├── m\n",
      "│   ├── n\n",
      "│   ├── o\n",
      "│   ├── p\n",
      "│   ├── r\n",
      "│   ├── s\n",
      "│   ├── t\n",
      "│   ├── u\n",
      "│   ├── v\n",
      "│   ├── w\n",
      "│   ├── y\n",
      "│   └── z\n",
      "├── places365_standard\n",
      "│   ├── train\n",
      "│   └── val\n",
      "├── test_256\n",
      "├── test_large\n",
      "├── train_image_lmdb\n",
      "├── val_256\n",
      "├── val_image_lmdb\n",
      "└── val_large\n",
      "\n",
      "59 directories\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!tree -d -L 2 $DSDIR/Places365-Standard/"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "id": "22d0d4e1",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "1803460"
      ]
     },
   "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "len(glob.glob(os.environ['DSDIR']+\"/Places365-Standard/data_large/**/*.jpg\", recursive=True))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "da9adc9f",
   "metadata": {},
   "source": [
    "In order to reduce the testing time and be able to use the RAM cache function (without OOM error), we will only use the first 3 \n",
    "classes, beginning by \"air\". This represents **15 000 images for 3 classes**."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "id": "d8ccf0eb",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/gpfsdswork/dataset/Places365-Standard/data_large/a\n",
      "├── [ 256K]  airfield\n",
      "├── [ 256K]  airplane_cabin\n",
      "├── [ 256K]  airport_terminal\n",
      "├── [ 256K]  alcove\n",
      "├── [ 256K]  alley\n",
      "├── [ 256K]  amphitheater\n",
      "├── [ 256K]  amusement_arcade\n",
      "├── [ 256K]  amusement_park\n",
      "├── [ 4.0K]  apartment_building\n",
      "│   └── [ 256K]  outdoor\n",
      "├── [ 256K]  aquarium\n",
      "├── [ 256K]  aqueduct\n",
      "├── [ 256K]  arcade\n",
      "├── [ 256K]  arch\n",
      "├── [ 256K]  archaelogical_excavation\n",
      "├── [ 256K]  archive\n",
      "├── [ 4.0K]  arena\n",
      "│   ├── [ 256K]  hockey\n",
      "│   ├── [ 256K]  performance\n",
      "│   └── [ 256K]  rodeo\n",
      "├── [ 256K]  army_base\n",
      "├── [ 256K]  art_gallery\n",
      "├── [ 256K]  artists_loft\n",
      "├── [ 256K]  art_school\n",
      "├── [ 256K]  art_studio\n",
      "├── [ 256K]  assembly_line\n",
      "├── [ 4.0K]  athletic_field\n",
      "│   └── [ 256K]  outdoor\n",
      "├── [ 4.0K]  atrium\n",
      "│   └── [ 256K]  public\n",
      "├── [ 256K]  attic\n",
      "├── [ 256K]  auditorium\n",
      "├── [ 256K]  auto_factory\n",
      "└── [ 256K]  auto_showroom\n",
      "\n",
      "34 directories\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!tree -dsh $DSDIR/Places365-Standard/data_large/a"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "id": "058bf001",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "15000"
      ]
     },
   "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "places365_path = glob.glob(os.environ['DSDIR']+\"/Places365-Standard/data_large/a/air*/**/*.jpg\", recursive=True)\n",
    "random.Random(123).shuffle(places365_path)\n",
    "len(places365_path)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "6c6d8912",
   "metadata": {},
   "source": [
    "__Comment__:  The dataset structure is not flat. Some directories have multiple levels. Therefore, it is necessary to use a recursive glob. This requires using\n",
    "a tf.data.Dataset.from_tensor_slices afterwards, rather than a tf.data.Dataset.list_files. Since the images are classified in alphabetical order, it is then necessary to do a shuffle on the path list. When using the shard distribution, the shuffle should be done with a seed."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "d5c7d185",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Exploration of the dataset"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "id": "34f4f955",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(places365_path)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "id": "5e2dcfea",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "CPU times: user 20 µs, sys: 687 µs, total: 707 µs\n",
      "Wall time: 397 µs\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "15000"
      ]
     },
   "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "%time len(dataset)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "id": "2bf684f6",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def decode_img(file_path):\n",
    "    # parse label\n",
    "    label = tf.strings.split(file_path, sep='/')[-2]\n",
    "    # read input file\n",
    "    img = tf.io.read_file(file_path)\n",
    "    # decode jpeg format (channel=3 for RGB, channel=0 for Grayscale)\n",
    "    img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)\n",
    "    # convert to [0,1] format for TensorFlow compatibility\n",
    "    img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)\n",
    "    return label, img\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "id": "f116f999",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "dataset = dataset.shuffle(5000).map(decode_img, num_parallel_calls=1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "id": "728e4298",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
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   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "id": "aee85f80",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "CPU times: user 336 µs, sys: 110 µs, total: 446 µs\n",
      "Wall time: 293 µs\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "15000"
      ]
     },
   "execution_count": 16,
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "%time len(dataset)"
   ]
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   "execution_count": 17,
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   "source": [
    "dataset = dataset.batch(32, drop_remainder=True)"
   ]
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "CPU times: user 128 µs, sys: 42 µs, total: 170 µs\n",
      "Wall time: 135 µs\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "468"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "%time len(dataset)"
   ]
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  {
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   "execution_count": 20,
   "id": "b2fad80f",
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   "outputs": [],
   "source": [
    "dataset = dataset.repeat(3)"
   ]
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
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   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "CPU times: user 105 µs, sys: 35 µs, total: 140 µs\n",
      "Wall time: 102 µs\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "1404"
      ]
     },
   "execution_count": 22,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "%time len(dataset)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "65da7780",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Complete example of optimised loading <a class=\"anchor\" id=\"exemple\"></a>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "78337923",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Creation of the dataloading Python script - optimised version"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "id": "1af8a63c",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Overwriting places_loader.py\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%writefile places_loader.py \n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "import idr_tf # IDRIS package available in all TensorFlow modules\n",
    "import os\n",
    "import glob\n",
    "import random\n",
    "import time\n",
    "\n",
    "devices = tf.config.experimental.list_physical_devices(\"GPU\")\n",
    "nb_devices = len(devices)\n",
    "if idr_tf.rank == 0:\n",
    "    print(f' --- Running on {idr_tf.size} workers / {nb_devices} GPU ---')\n",
    "\n",
    "IMG_WIDTH=320\n",
    "IMG_HEIGHT=320\n",
    "def decode_img(file_path):\n",
    "    # parse label\n",
    "    label = tf.strings.split(file_path, sep='/')[-2]\n",
    "    # read input file\n",
    "    img = tf.io.read_file(file_path)\n",
    "    # decode jpeg format (channel=3 for RGB, channel=0 for Grayscale)\n",
    "    img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)\n",
    "    # convert to [0,1] format for TensorFlow compatibility\n",
    "    img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)\n",
    "    # resize image\n",
    "    img = tf.image.resize(img, [IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT])\n",
    "    # standardize image\n",
    "    img = tf.image.per_image_standardization(img)\n",
    "    return label, img\n",
    "\n",
    "\n",
    "# Create a random generator\n",
    "rng = tf.random.Generator.from_seed(123, alg='philox')\n",
    "\n",
    "def randomized_preprocessing(label, img):\n",
    "    # randomly adjust image contrast - Data Augmentation\n",
    "    contrast_factor = random.random() + 1.0\n",
    "    img = tf.image.adjust_contrast(img,contrast_factor=contrast_factor)\n",
    "    img = tf.image.stateless_random_flip_left_right(img,rng.make_seeds(2)[0])\n",
    "    return label, img\n",
    "\n",
    "# configuration\n",
    "num_epochs = 3\n",
    "batch_size = 64\n",
    "shuffling_buffer_size = 5000\n",
    "sharding = True\n",
    "caching = True\n",
    "num_parallel_calls = tf.data.AUTOTUNE\n",
    "prefetch_factor = tf.data.AUTOTUNE\n",
    "\n",
    "if idr_tf.rank == 0:\n",
    "    print(f'------')\n",
    "    print(f'Config: num_epochs={num_epochs}, batch_size={batch_size}, num_parallel_calls={num_parallel_calls},') \n",
    "    print(f'        shuffling_buffer_size={shuffling_buffer_size}, num_workers={idr_tf.size},')\n",
    "    print(f'        caching={caching}, prefetch_factor={prefetch_factor}')\n",
    "    print(f'------')\n",
    "\n",
    "\n",
    "# locate Places365 dataset in DSDIR and list places beginning with air\n",
    "places365_path = glob.glob(os.environ['DSDIR']+\"/Places365-Standard/data_large/a/air*/**/*.jpg\", recursive=True)\n",
    "random.Random(123).shuffle(places365_path)\n",
    "\n",
    "# create a dataset object from path\n",
    "dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(places365_path)\n",
    "if idr_tf.rank == 0:\n",
    "    print(f'Dataset length = {len(dataset)}')\n",
    "\n",
    "if sharding:\n",
    "    # get number of processes/workers\n",
    "    num_workers = idr_tf.size\n",
    "    worker_index = idr_tf.rank\n",
    "\n",
    "    # distribute dataset\n",
    "    dataset = dataset.shard(num_workers,worker_index)\n",
    "    \n",
    "    if idr_tf.rank == 0: print(f'Sharded Dataset length = {len(dataset)}')\n",
    "\n",
    "# shuffling\n",
    "dataset = dataset.shuffle(shuffling_buffer_size)\n",
    "\n",
    "# deterministic transformation\n",
    "dataset = dataset.map(decode_img, num_parallel_calls=num_parallel_calls, deterministic=False)\n",
    "\n",
    "if caching:\n",
    "    dataset = dataset.cache()\n",
    "\n",
    "# random transformations\n",
    "dataset = dataset.map(randomized_preprocessing, num_parallel_calls=num_parallel_calls, deterministic=False)\n",
    "    \n",
    "# batching\n",
    "dataset = dataset.batch(batch_size, drop_remainder=True)\n",
    "\n",
    "# pre-load batches during training\n",
    "if prefetch_factor:\n",
    "    dataset = dataset.prefetch(prefetch_factor)\n",
    "\n",
    "start_time = time.time()\n",
    "\n",
    "## Repeat a num_epochs times\n",
    "#dataset = dataset.repeat(num_epochs)\n",
    "#for label, img in dataset:\n",
    "#    a = 1 # emulate some action   \n",
    "## equivalent to:\n",
    "    \n",
    "for epoch in range(num_epochs):\n",
    "    for label, img in dataset:\n",
    "        a = 1 # emulate some action\n",
    "        \n",
    "        \n",
    "end_time = time.time()\n",
    "if idr_tf.rank == 0:\n",
    "    print(f'Execution took {end_time - start_time} s')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "5bc1d2ad",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Creation of the Slurm submission script\n",
    "\n",
    "**Reminder**: If your single project has both CPU and GPU hours, or if your login is attached to multiple projects, you must specify for which allocation the consumed hours\n",
    " should be counted by adding the option `--account=my_project@gpu` as explained in the [IDRIS documentation](http://www.idris.fr/jean-zay/cpu/jean-zay-cpu-doc_account.html)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "id": "5423dcaa",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Overwriting job.slurm\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%writefile job.slurm\n",
    "#!/bin/bash\n",
    "#SBATCH --job-name=data_loader_tensorflow-eng\n",
    "##SBATCH --account=XXX@v100\n",
    "#SBATCH --nodes=1\n",
    "#SBATCH --ntasks-per-node=4\n",
    "#SBATCH --gres=gpu:4\n",
    "#SBATCH --cpus-per-task=10\n",
    "#SBATCH --hint=nomultithread\n",
    "#SBATCH --exclusive\n",
    "#SBATCH --time=00:30:00\n",
    "#SBATCH --output=data_loader_tensorflow.out\n",
    "#SBATCH --error=data_loader_tensorflow.err\n",
    "\n",
    "module load tensorflow-gpu/py3/2.4.1\n",
    "\n",
    "srun python -u places_loader.py"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "4be22ca3",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Submission and execution of the optimised version"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "id": "8284d1be",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import time\n",
    "from IPython.display import clear_output\n",
    "def display_slurm_queue():\n",
    "    sq = !squeue -u $USER -n data_loader_tensorflow-eng\n",
    "    while len(sq) >= 2:\n",
    "        clear_output(wait=True)\n",
    "        for l in sq: print(l)\n",
    "        time.sleep(10)\n",
    "        sq = !squeue -u $USER -n data_loader_tensorflow-eng\n",
    "    print('\\n Done!')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "id": "f9399161",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Submitted batch job 943701\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# submit job\n",
    "!sbatch job.slurm"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "id": "a142de38",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      " Done!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# should take about 1 min\n",
    "display_slurm_queue()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "id": "7c34d6b1",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      " --- Running on 4 workers / 4 GPU ---\n",
      "------\n",
      "Config: num_epochs=3, batch_size=64, num_parallel_calls=-1,\n",
      "        shuffling_buffer_size=5000, num_workers=4,\n",
      "        caching=True, prefetch_factor=-1\n",
      "------\n",
      "Dataset length = 15000\n",
      "Sharded Dataset length = 3750\n",
      "Execution took 19.081642627716064 s\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# display output\n",
    "!cat data_loader_tensorflow.out"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "520abc56",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Tests of the different optimisations <a class=\"anchor\" id=\"tests\"></a>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "96136185",
   "metadata": {},
   "source": [
    "We wish here to observe the impact of the different parameters presented in the documentation on the data pre-processing performance. The parameters of interest in the tests below are:\n",
    "   * Multithreading (num_parallel_calls) \n",
    "   * Batch size \n",
    "   * Distribution (shard) \n",
    "   * Exploitation of cache memory \n",
    "   * Prefetching of batches on the GPUs \n",
    "\n",
    "It should be noted that these tests are run on a small-sized database. This choice was made for educational purposes for the rapid comparison of execution and performance. The idea here is to be convinced of the benefits of each optimisation. The performance gain will potentially be much greater on a larger database. Note that using the RAM cache may not be possible with a larger database. \n",
    "\n",
    "----"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "ef7049d0",
   "metadata": {},
   "source": [
    " * Creation of directories to store\n",
    "    * Slurm submission scripts\n",
    "    * Python data loading scripts\n",
    "    * Standard outputs of executions"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "id": "ec3c6806",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "mkdir: cannot create directory ‘slurm’: File exists\n",
      "mkdir: cannot create directory ‘scripts’: File exists\n",
      "mkdir: cannot create directory ‘logs’: File exists\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!mkdir slurm\n",
    "!mkdir scripts\n",
    "!mkdir logs"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "efee6279",
   "metadata": {},
   "source": [
    "* Preliminary Python and Slurm script creation with variable parameters"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "id": "b8f0d7c2",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def create_new_scripts(batch_size=64, num_workers=1, num_parallel_calls=1, sharding=False,\n",
    "                       caching=False, prefetch_factor=0):\n",
    "    \n",
    "    extension = f'{batch_size}_{num_workers}_{num_parallel_calls}_{sharding}_{caching}_{prefetch_factor}'\n",
    "    slurm_fname=f'slurm/job_{extension}.slurm'\n",
    "    script_fname=f'scripts/mnist_loader_{extension}.py'\n",
    "    \n",
    "    if num_workers <= 4: # mono node\n",
    "        nnodes = 1\n",
    "        ntasks_per_node = num_workers\n",
    "    else: # multi node\n",
    "        \n",
    "        if num_workers % 4 != 0:\n",
    "            print(\"-- Multi node config: num_workers must be divisible by 4\")\n",
    "            \n",
    "        nnodes = int(num_workers / 4)\n",
    "        ntasks_per_node = 4\n",
    "          \n",
    "    # create slurm submission script with new number of gpus\n",
    "    ref_file = open(\"job.slurm\",\"r\")\n",
    "    new_file = open(slurm_fname,\"w\")\n",
    "    for line in ref_file:\n",
    "        if line.strip().startswith('#SBATCH --nodes='):\n",
    "            line = f'#SBATCH --nodes={nnodes}\\n'        \n",
    "            new_file.write(line)\n",
    "        elif line.strip().startswith('#SBATCH --ntasks-per-node='):\n",
    "            line = f'#SBATCH --ntasks-per-node={ntasks_per_node}\\n'        \n",
    "            new_file.write(line)\n",
    "        elif line.strip().startswith('#SBATCH --gres=gpu:'):\n",
    "            line = f'#SBATCH --gres=gpu:{ntasks_per_node}\\n'\n",
    "            new_file.write(line)\n",
    "        elif line.strip().startswith('#SBATCH --output='):\n",
    "            line = f'#SBATCH --output=logs/data_loader_{extension}.out\\n'\n",
    "            new_file.write(line)\n",
    "        elif line.strip().startswith('#SBATCH --error='):\n",
    "            line = f'#SBATCH --error=logs/data_loader_{extension}.err\\n'\n",
    "            new_file.write(line)\n",
    "        elif line.strip().startswith('srun'):\n",
    "            line = f'srun python -u ' + script_fname\n",
    "            new_file.write(line)\n",
    "        else:\n",
    "            new_file.write(line)\n",
    "            \n",
    "    # create python script with new parameters\n",
    "    ref_file = open(\"places_loader.py\",\"r\")\n",
    "    new_file = open(script_fname,\"w\")\n",
    "    for line in ref_file:\n",
    "        if line.strip().startswith('batch_size = '):\n",
    "            line = f'batch_size = {batch_size}\\n'\n",
    "            new_file.write(line)\n",
    "        elif line.strip().startswith('num_parallel_calls = '):\n",
    "            line = f'num_parallel_calls = {num_parallel_calls}\\n'\n",
    "            new_file.write(line)\n",
    "        elif line.strip().startswith('sharding = '):\n",
    "            line = f'sharding = {sharding}\\n'\n",
    "            new_file.write(line)\n",
    "        elif line.strip().startswith('caching = '):\n",
    "            line = f'caching = {caching}\\n'\n",
    "            new_file.write(line)\n",
    "        elif line.strip().startswith('prefetch_factor = '):\n",
    "            line = f'prefetch_factor = {prefetch_factor}\\n'\n",
    "            new_file.write(line)\n",
    "        else:\n",
    "            new_file.write(line)\n",
    "          \n",
    "    return slurm_fname"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "1a62ca5b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Reference results -- under-optimised version"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "fc576252",
   "metadata": {},
   "source": [
    "The reference results correspond to an under-optimised version of the following parameters:\n",
    "* Deactivated multithreading (num_parallel_calls=1) \n",
    "* Batch size = 64\n",
    "* Number of workers = 1 \n",
    "* No sharding \n",
    "* No caching\n",
    "* No prefetching"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 31,
   "id": "48a54609",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "slurm/job_64_1_1_False_False_0.slurm\n",
      "Submitted batch job 943719\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# create and execute reference scripts\n",
    "slurm_fname = create_new_scripts()\n",
    "print(slurm_fname)\n",
    "!sbatch $slurm_fname"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 32,
   "id": "b0789da5",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      " Done!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# should take about 6 min\n",
    "display_slurm_queue()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 33,
   "id": "0d8cf7bd",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      " --- Running on 1 workers / 1 GPU ---\n",
      "------\n",
      "Config: num_epochs=3, batch_size=64, num_parallel_calls=1,\n",
      "        shuffling_buffer_size=5000, num_workers=1,\n",
      "        caching=False, prefetch_factor=0\n",
      "------\n",
      "Dataset length = 15000\n",
      "Execution took 265.14274191856384 s\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!cat logs/data_loader_64_1_1_False_False_0.out"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "7a4763b9",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Multithreading - Number of parallel calls"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "182a926b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "* Estimate of time gain when increasing the number of parallel calls"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 34,
   "id": "e04a756d",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Submitted batch job 943815\n",
      "Submitted batch job 943820\n",
      "Submitted batch job 943824\n",
      "Submitted batch job 943826\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# create and execute scripts with increasing number of num_parallel_calls\n",
    "for num_parallel_calls in [2, 8, 10, 16]:\n",
    "    slurm_fname = create_new_scripts(num_parallel_calls=num_parallel_calls)\n",
    "    !sbatch $slurm_fname"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 35,
   "id": "c57b3973",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      " Done!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "display_slurm_queue()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 36,
   "id": "ed1a7e9e",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      ">>> num_parallel_calls = 1\n",
      "Execution took 265.14274191856384 s\n",
      ">>> num_parallel_calls = 2\n",
      "Execution took 151.8925337791443 s\n",
      ">>> num_parallel_calls = 8\n",
      "Execution took 157.31752395629883 s\n",
      ">>> num_parallel_calls = 10\n",
      "Execution took 169.4540252685547 s\n",
      ">>> num_parallel_calls = 16\n",
      "Execution took 320.8844213485718 s\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%bash\n",
    "for n in 1 2 8 10 16\n",
    "do\n",
    "    echo \">>> num_parallel_calls = $n\" \n",
    "    grep \"Execution took\" logs/data_loader_64_1_${n}_False_False_0.out\n",
    "done"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "b1baa369",
   "metadata": {},
   "source": [
    "__Comment__: The optimum number of parallel calls depends on the input size and the batch size. tf.data.AUTOTUNE enables automating this optimisation. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c09ba7db",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Batch size"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "9bf596de",
   "metadata": {},
   "source": [
    "* Estimate of time gain when batch size is increased"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 37,
   "id": "e5b71830",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Submitted batch job 943928\n",
      "Submitted batch job 943931\n",
      "Submitted batch job 943934\n",
      "Submitted batch job 943936\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# create and execute scripts with increasing batch size (batch_size=8 already done in ref job)\n",
    "for batch_size in [16, 32, 128, 256]:\n",
    "    slurm_fname = create_new_scripts(batch_size=batch_size)\n",
    "    !sbatch $slurm_fname"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 38,
   "id": "d2ffc868",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      " Done!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "display_slurm_queue()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 39,
   "id": "edddb1d5",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      ">>> batch_size = 16\n",
      "Execution took 325.750940322876 s\n",
      ">>> batch_size = 32\n",
      "Execution took 398.1411192417145 s\n",
      ">>> batch_size = 64\n",
      "Execution took 265.14274191856384 s\n",
      ">>> batch_size = 128\n",
      "Execution took 264.7799460887909 s\n",
      ">>> batch_size = 256\n",
      "Execution took 402.2380518913269 s\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%bash\n",
    "for size in 16 32 64 128 256\n",
    "do\n",
    "    echo \">>> batch_size = $size\" \n",
    "    grep \"Execution took\" logs/data_loader_${size}_1_1_False_False_0.out\n",
    "done"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "2c05c567",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Number of workers - with sharding"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c01d9771",
   "metadata": {},
   "source": [
    "* Estimate of time gain when the number of shared workers is increased"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 40,
   "id": "3b34d203",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Submitted batch job 944870\n",
      "Submitted batch job 944871\n",
      "Submitted batch job 944872\n",
      "Submitted batch job 944873\n",
      "Submitted batch job 944880\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# create and execute scripts with increasing number of workers (num_workers=1 already done in ref job)\n",
    "for num_workers in [1,2,4,8,16]:\n",
    "    slurm_fname = create_new_scripts(num_workers=num_workers, sharding=True)\n",
    "    !sbatch $slurm_fname"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 41,
   "id": "24cf93b7",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      " Done!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "display_slurm_queue()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 42,
   "id": "bc3ee9b9",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      ">>> num_workers = 1\n",
      "Execution took 540.8707537651062 s\n",
      ">>> num_workers = 2\n",
      "Execution took 270.791392326355 s\n",
      ">>> num_workers = 4\n",
      "Execution took 67.50346326828003 s\n",
      ">>> num_workers = 8\n",
      "Execution took 57.4291877746582 s\n",
      ">>> num_workers = 16\n",
      "Execution took 32.1276319026947 s\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%bash\n",
    "for n in 1 2 4 8 16\n",
    "do\n",
    "    echo \">>> num_workers = $n\" \n",
    "    grep \"Execution took\" logs/data_loader_64_${n}_1_True_False_0.out\n",
    "done"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "5835ec98",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Caching"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c473f3cf",
   "metadata": {},
   "source": [
    "* Estimate of time gain when using the RAM cache"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 43,
   "id": "9e21913b",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Submitted batch job 944641\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "slurm_fname = create_new_scripts(caching=True)\n",
    "!sbatch $slurm_fname"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 44,
   "id": "0d5414f6",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      " Done!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "display_slurm_queue()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 45,
   "id": "02294451",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      ">>> caching = False\n",
      "Execution took 265.14274191856384 s\n",
      ">>> caching = True\n",
      "Execution took 224.97079205513 s\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%bash\n",
    "echo \">>> caching = False\" \n",
    "grep \"Execution took\" logs/data_loader_64_1_1_False_False_0.out\n",
    "echo \">>> caching = True\" \n",
    "grep \"Execution took\" logs/data_loader_64_1_1_False_True_0.out"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "cb66c63b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Prefetching"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "ff112067",
   "metadata": {},
   "source": [
    "* Estimate of time gain when using prefetching and increasing the buffer size"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 46,
   "id": "9477b32a",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Submitted batch job 944676\n",
      "Submitted batch job 944677\n",
      "Submitted batch job 944678\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for prefetch_factor in [2, 5, 10]:\n",
    "    slurm_fname = create_new_scripts(prefetch_factor=prefetch_factor)\n",
    "    !sbatch $slurm_fname"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 47,
   "id": "e5eb60a0",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      " Done!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "display_slurm_queue()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 48,
   "id": "4a891b3f",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      ">>> prefetch_factor = 0\n",
      "Execution took 265.14274191856384 s\n",
      ">>> prefetch_factor = 2\n",
      "Execution took 380.97881269454956 s\n",
      ">>> prefetch_factor = 5\n",
      "Execution took 294.73858857154846 s\n",
      ">>> prefetch_factor = 10\n",
      "Execution took 314.7612655162811 s\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%bash\n",
    "for n in 0 2 5 10\n",
    "do\n",
    "    echo \">>> prefetch_factor = $n\" \n",
    "    grep \"Execution took\" logs/data_loader_64_1_1_False_False_${n}.out\n",
    "done"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "1598da49",
   "metadata": {},
   "source": [
    "__Comment__:  In the test presented here, nothing is occurring in the GPUs so the prefetch has no interest. However, in a learning which intensively solicites the GPUs, the prefetch is strongly advised. The optimum number of parallel calls depends on the congestion between CPUs and GPUs. tf.data.AUTOTUNE enables automating this optimisation."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "a3139724",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## TFRecord format <a class=\"anchor\" id=\"tfrecord\"></a>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "171896d2",
   "metadata": {},
   "source": [
    "The TFRecord format is optimised for a time gain in read. It is good practice to use these. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "9e46033e",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Dataset in only one TFRecord format"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "9f4708a7",
   "metadata": {},
   "source": [
    "When all the dataset is centralised in only one TFrecord.\n",
    "\n",
    "The personal user file in TFRecord format is stored in the user's personal **SCRATCH** space."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "33ab3a79",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Creation and writing of TFRecord"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 49,
   "id": "60bbe908",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# The following functions can be used to convert a value to a type compatible\n",
    "# with tf.train.Example.\n",
    "\n",
    "def _bytes_feature(value):\n",
    "    \"\"\"Returns a bytes_list from a string / byte.\"\"\"\n",
    "    if isinstance(value, type(tf.constant(0))):\n",
    "        value = value.numpy() # BytesList won't unpack a string from an EagerTensor.\n",
    "    return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value]))\n",
    "\n",
    "def _float_feature(value):\n",
    "    \"\"\"Returns a float_list from a float / double.\"\"\"\n",
    "    return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[value]))\n",
    "\n",
    "def _int64_feature(value):\n",
    "    \"\"\"Returns an int64_list from a bool / enum / int / uint.\"\"\"\n",
    "    return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 50,
   "id": "e141f966",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Create a dictionary with features that may be relevant.\n",
    "def image_example(label, image_string):\n",
    "    image_shape = tf.image.decode_jpeg(image_string).shape\n",
    "\n",
    "    feature = {\n",
    "          'height': _int64_feature(image_shape[0]),\n",
    "          'width': _int64_feature(image_shape[1]),\n",
    "          'depth': _int64_feature(image_shape[2]),\n",
    "          'label': _bytes_feature(label),\n",
    "          'image_raw': _bytes_feature(image_string ),\n",
    "    }\n",
    "\n",
    "    return tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature)) "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 51,
   "id": "dde80514",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def parse_img(file_path):\n",
    "    # parse label\n",
    "    label = tf.strings.split(file_path, sep='/')[-2]\n",
    "    # read input file\n",
    "    img = tf.io.read_file(file_path)\n",
    "    \n",
    "    return label, img"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 52,
   "id": "292962fc",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(places365_path)\n",
    "dataset = dataset.map(parse_img, num_parallel_calls=1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 53,
   "id": "b2301097",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "record_file = os.environ['SCRATCH']+'/places365.tfrecords'"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 54,
   "id": "3de460e4",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "15000it [01:24, 176.93it/s]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Write the raw image files to `images.tfrecords`.\n",
    "# First, process the two images into `tf.train.Example` messages.\n",
    "# Then, write to a `.tfrecords` file.\n",
    "\n",
    "with tf.io.TFRecordWriter(record_file) as writer:\n",
    "    for label, image in tqdm(iter(dataset)):\n",
    "        tf_example = image_example(label, image)\n",
    "        writer.write(tf_example.SerializeToString())\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "78899264",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Reading and loading the TFRecord"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 55,
   "id": "0350dc44",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "tfr_dataset = tf.data.TFRecordDataset(record_file)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 56,
   "id": "167442dd",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "features {\n",
      "  feature {\n",
      "    key: \"depth\"\n",
      "    value {\n",
      "      int64_list {\n",
      "        value: 3\n",
      "      }\n",
      "    }\n",
      "  }\n",
      "  feature {\n",
      "    key: \"height\"\n",
      "    value {\n",
      "      int64_list {\n",
      "        value: 512\n",
      "      }\n",
      "    }\n",
      "  }\n",
      "  feature {\n",
      "    key: \"image_raw\"\n",
      "    value {\n",
      "      bytes_list {\n",
      "        value: \"\\377\\330\\377\\340\\000\\020JFIF\\000\\001\\001\\000\\000\\001\\000\\001\\000\\000\\377\\333\\000C\\000\\010\\006\\006\\007\\006\\005\\010\\007\\007\\007\\t\\t\\010\\n\\014\\024\\r\\014\\013\\013\\014\\031\\022\\023\\017\\024\\035\\032\\037\\036\\035\\032\\034\\034 $.\\' \\\",#\\034\\034(7),01444\\037\\'9=82<.342\\377\\333\\000C\\001\\t\\t\\t\\014\\013\\014\\030\\r\\r\\0302!\\034!22222222222222222222222222222222222222222222222222\\377\\300\\000\\021\\010\\002\\000\\003\\002\\003\\001\\\"\\000\\002\\021\\001\\003\\021\\001\\377\\304\\000\\037\\000\\000\\001\\005\\001\\001\\001\\001\\001\\001\\000\\000\\000\\000\\000\\000\\000\\000\\001\\002\\003\\004\\005\\006\\007\\010\\t\\n\\013\\377\\304\\000\\265\\020\\000\\002\\001\\003\\003\\002\\004\\003\\005\\005\\004\\004\\000\\000\\001}\\001\\002\\003\\000\\004\\021\\005\\022!1A\\006\\023Qa\\007\\\"q\\0242\\201\\221\\241\\010#B\\261\\301\\025R\\321\\360$3br\\202\\t\\n\\026\\027\\030\\031\\032%&\\'()*456789:CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyz\\203\\204\\205\\206\\207\\210\\211\\212\\222\\223\\224\\225\\226\\227\\230\\231\\232\\242\\243\\244\\245\\246\\247\\250\\251\\252\\262\\263\\264\\265\\266\\267\\270\\271\\272\\302\\303\\304\\305\\306\\307\\310\\311\\312\\322\\323\\324\\325\\326\\327\\330\\331\\332\\341\\342\\343\\344\\345\\346\\347\\350\\351\\352\\361\\362\\363\\364\\365\\366\\367\\370\\371\\372\\377\\304\\000\\037\\001\\000\\003\\001\\001\\001\\001\\001\\001\\001\\001\\001\\000\\000\\000\\000\\000\\000\\001\\002\\003\\004\\005\\006\\007\\010\\t\\n\\013\\377\\304\\000\\265\\021\\000\\002\\001\\002\\004\\004\\003\\004\\007\\005\\004\\004\\000\\001\\002w\\000\\001\\002\\003\\021\\004\\005!1\\006\\022AQ\\007aq\\023\\\"2\\201\\010\\024B\\221\\241\\261\\301\\t#3R\\360\\025br\\321\\n\\026$4\\341%\\361\\027\\030\\031\\032&\\'()*56789:CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyz\\202\\203\\204\\205\\206\\207\\210\\211\\212\\222\\223\\224\\225\\226\\227\\230\\231\\232\\242\\243\\244\\245\\246\\247\\250\\251\\252\\262\\263\\264\\265\\266\\267\\270\\271\\272\\302\\303\\304\\305\\306\\307\\310\\311\\312\\322\\323\\324\\325\\326\\327\\330\\331\\332\\342\\343\\344\\345\\346\\347\\350\\351\\352\\362\\363\\364\\365\\366\\367\\370\\371\\372\\377\\332\\000\\014\\003\\001\\000\\002\\021\\003\\021\\000?\\000\\322\\305\\030\\247c\\232>\\225\\350\\034CqF)\\324b\\200\\033\\2121N\\305\\030\\247p\\033\\2121N\\243\\024\\200i\\024c4\\362)(\\001\\230\\245\\305)\\034\\321\\212\\000LRb\\235\\2120h\\0016\\344\\322c\\332\\247\\215T\\214\\347\\221R<@\\250 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&(\\245\\305\\024\\000\\230\\244\\305:\\201@\\t\\217\\302\\227\\024c\\212(\\001F\\007QMn\\264\\264\\n\\001\\215\\305\\030\\245\\305-\\000\\030\\007\\276)\\n\\343\\275-\\024\\206 \\342\\245I\\261\\305G\\370Rb\\207\\250\\323h\\264e\\030\\025\\004\\203$\\221\\320\\323{Q\\232IXnW\\334n;Q\\212u&1T@\\230\\245\\242\\212\\004&)h\\353F;S\\001:sE.(\\305 \\023\\024\\270\\315\\024\\264\\000\\230\\242\\224b\\212\\006%\\024\\341I@\\t\\337\\2321KF8\\240\\004\\307\\341F1E-\\000%\\024\\264\\202\\200\\023\\255/Z(\\240\\004\\351E:\\214qE\\300n(\\344\\032u\\024\\000\\224R\\321\\212\\000LQK\\212CH\\002\\223\\2758\\322P\\001\\336\\214R\\321@\\304\\243\\024\\264P\\002QKI@\\005&)\\324P\\002c4QK@\\t\\336\\214R\\342\\212\\000LQE\\024\\000QE\\024\\000Rb\\226\\216\\324\\000\\230\\242\\226\\212\\000J1K\\212(\\000\\355I\\212Z1@\\tKE\\024\\300J)i(\\000\\305\\024\\264b\\200\\023\\024\\230\\247Q\\212\\000J)i=h\\001(\\355J\\005\\024\\000\\200qGJZ(\\001(\\305-\\024\\000\\334Q\\212u%\\027\\000\\307\\024\\204R\\342\\203@\\r\\305&)\\364\\207\\255;\\200\\314{\\232)v\\237QE\\027\\002j)OZ;\\324\\200\\224\\264Q\\212\\000(\\243\\024P\\002R\\321E\\002\\022\\212Z(\\030\\235(\\245\\242\\200\\022\\212Z(\\001(\\245\\242\\200\\022\\226\\214Q@\\tE-\\030\\240BR\\366\\243\\034Q@\\t\\212Z(\\240\\002\\216h\\3074P\\001E\\024\\032\\000\\005\\024Q@\\005\\024Q@\\tE/4P\\001IKE\\000%\\024\\264P\\002QKGJ\\000J)qF(\\030\\224\\264\\264P\\002QKI@\\tE-\\024\\000\\230\\242\\244\\216\\\"\\347\\322\\236m\\233\\007\\232\\236dR\\213d8\\244\\3058\\251S\\203I\\212d\\211\\322\\216\\324u\\245\\024\\300LQK\\2129\\244\\002R\\373\\321\\355G\\245\\000%\\024\\264P0\\244\\245\\242\\200\\022\\216\\324\\270\\353F8\\240\\004\\242\\227\\036\\364{\\323\\020\\224c\\232Z1\\305\\003\\022\\200)h\\240BQK\\212J\\000(\\245\\355I\\214P\\001A\\242\\212\\000))E\\035\\250\\001(\\305-\\035\\350\\001)h\\305\\024\\000\\224R\\321@\\304\\242\\226\\222\\200\\n(\\243\\024\\000Rb\\226\\212\\004\\'J9\\245\\\"\\214P1:QKF(\\001\\277Z)\\324\\207\\232.!(\\245\\307\\371\\315\\024\\\\\\007\\365\\245\\243\\036\\364R\\001)M-\\030\\240\\006\\322\\321\\212(\\000\\305%/\\275\\024\\000P=\\350\\305\\024\\000QE\\024\\000\\230\\242\\226\\212\\000LR\\321E\\000\\035\\250\\242\\216\\324\\000QE\\024\\000QE\\024\\000QE\\024\\000w\\242\\203E\\000\\024Ph\\240AE\\024P0\\305%:\\222\\200\\n(4\\264\\000\\230\\243\\030\\242\\227\\024\\000\\224R\\3764\\224\\000QE\\030\\240\\002\\216\\364\\264P\\002QK\\332\\212\\000J(\\243\\024\\0141N\\332\\007SM\\242\\220\\\"\\3026\\324\\340\\324\\251&\\374\\325=\\306\\2241\\035*\\034nj\\247bv\\2106Oz\\201\\343*i|\\306\\365\\246\\226\\'\\2755t)4\\306\\232)}\\250\\252\\271\\235\\204\\242\\212(\\000\\242\\212(\\000\\315\\024Rf\\200\\026\\212(\\242\\340\\024\\264\\231\\242\\200\\026\\212L\\321@\\013Hi{\\321@\\tA\\245\\357E\\000\\'4R\\321\\322\\230\\tE.(\\346\\200\\033E/~(\\353@\\005\\030\\342\\212(\\000\\244\\245\\243\\024\\000\\224R\\367\\242\\200\\022\\214R\\321@\\t\\322\\212Z1@\\304\\242\\203K@\\t\\212B\\016)\\324\\224\\010j\\203N\\351E\\024\\000RR\\321\\212\\000J8\\006\\226\\220\\320\\002f\\212\\\\\\037J(\\002J(\\242\\220\\t\\212)h\\240BQKF(\\030QE\\024\\\\,\\024\\224\\270\\242\\200\\260v\\240QK@\\010h\\242\\214P\\001IKE\\000\\024\\032(\\240\\002\\223\\255-\\024\\010J1KE\\000\\024\\235\\372S\\251\\005\\000\\030\\242\\226\\212\\006%\\000\\322\\322b\\200\\n)i(\\000\\366\\242\\212(\\000\\242\\212(\\000\\242\\212(\\000\\364\\242\\212(\\270\\005\\024v\\242\\220\\005\\030\\242\\212.;\\tE-\\002\\213\\205\\202\\212(\\350(\\013\\005 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\\234\\205\\003\\035\\350\\020\\300\\200\\201\\234\\267\\251\\305;h\\000\\365\\374\\351\\016O;\\371\\364\\024\\205x\\373\\255\\212,\\003\\302\\005\\031,I\\355\\305\\031^\\334\\237qQ\\204#\\251\\307\\326\\23409\\344\\212\\002\\303\\225\\263\\236q\\370S\\2628\\034\\342\\205\\223h\\300\\307\\036\\331\\243q\\354\\007\\343@\\364\\021\\220\\237l{\\320\\313\\2167~T\\231\\'\\223I\\270\\003\\334w\\340P+\\n\\243gRI\\355\\221O\\313\\223\\333\\025\\031$\\014\\363\\365\\240J\\216s\\270\\023\\350\\r\\000I\\222\\017<\\375(\\347\\007\\\"\\231\\2739\\347\\024\\204\\340\\367\\037^\\364\\014q<\\3674\\316\\016N\\336~\\224\\214\\334s\\301\\2463`d\\223\\214\\340\\322\\001\\304\\014\\365\\307\\320\\323YN8$~=i\\206A\\317$\\366\\240K\\234\\001\\307j\\000r\\207\\306F\\000\\'\\246(2\\224\\352\\240\\343\\275I\\3063\\236\\0055\\225H\\317\\024\\000\\007\\334\\001\\351R\\014\\020\\017\\\"\\242$\\177\\372\\205*\\313\\323#\\212\\000\\224\\262\\003\\202G\\340i7\\250\\034\\nabI$\\364\\246\\014\\0346\\006~\\224\\2542P\\377\\000\\207\\341@ns\\223Q\\2001\\220\\017\\340h\\307p\\315\\307\\343E\\200\\223$s\\2322{\\032\\210\\263`\\341\\227\\361Zk4\\200\\375\\321\\217\\255+\\0010o\\233\\277\\024\\233\\216y\\250C\\0228\\0074o\\307\\007#\\337\\024X.Xf$t\\244\\316=s\\365\\250<\\321\\323p4\\276a\\350sE\\200\\237y\\000sF\\354\\347-\\212\\200\\311\\317\\265!o~(\\260\\026\\004\\234c4\\202N{dUm\\336\\235\\2517\\222}qJ\\301r\\331\\223=\\277*]\\340\\016ON\\302\\251\\027nq\\232\\004\\215\\216I\\307z,;\\227D\\274\\360p)\\306fQ\\225r?\\032\\242\\034\\375h}\\307\\243b\\246\\303L\\276\\227\\323\\206\\302\\312\\371\\353\\326\\254.\\247v\\255\\221;c\\322\\262\\025\\302\\000\\005;\\315\\305&\\206\\2336\\223^\\275S\\367\\363V\\027\\304\\367+\\324g\\361\\256o\\316\\367\\315!\\230\\343\\247\\343K\\221\\017\\231\\235jx\\255\\277\\211*\\302x\\246\\023\\367\\206+\\211Y\\2061\\236h\\363y\\353R\\351\\241\\251\\263\\275_\\022Z?z\\2355\\2737\\377\\000\\226\\213^w\\346s\\202{Q\\346\\000x5>\\311\\017\\234\\364\\221\\250\\3339\\342Q\\371\\323\\305\\324\\'\\243\\203\\370\\327\\233\\t\\331z9\\024\\345\\274\\231H\\304\\315\\371\\322\\366A\\316zG\\232\\207\\370\\205\\001\\227\\333\\363\\257<]N\\341zJ\\337\\215J\\232\\325\\332\\377\\000\\313L\\375i{&>tw\\305\\206:\\324fLq\\332\\270\\245\\361\\035\\322\\361\\301\\251\\227\\304\\323\\017\\274\\224\\275\\233\\032\\222:\\355\\376\\342\\202\\340W,\\236\\'\\007\\357!\\251\\227\\304p7\\336\\025<\\222\\013\\243\\240.\\017z\\003\\343\\275b\\rv\\321\\272\\265M\\036\\255j\\335\\034~tr\\261\\350j\\357\\367\\245\\016{\\325\\024\\277\\266#\\375b\\223R\\307q\\034\\316\\021\\016\\346<`R\\263\\002\\337\\3326\\324\\352p\\241\\346o-\\033\\356\\201\\313?\\320U1*\\244\\233b\\013#\\216\\013\\261\\371\\024\\373z\\237\\322\\245S\\363\\027.]\\317Vn\\247\\374\\007\\265\\001bf+ 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      "      }\n",
      "    }\n",
      "  }\n",
      "  feature {\n",
      "    key: \"label\"\n",
      "    value {\n",
      "      bytes_list {\n",
      "        value: \"airfield\"\n",
      "      }\n",
      "    }\n",
      "  }\n",
      "  feature {\n",
      "    key: \"width\"\n",
      "    value {\n",
      "      int64_list {\n",
      "        value: 770\n",
      "      }\n",
      "    }\n",
      "  }\n",
      "}\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for raw_record in tfr_dataset.take(1):\n",
    "    example = tf.train.Example()\n",
    "    example.ParseFromString(raw_record.numpy())\n",
    "    print(example)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 57,
   "id": "468984ee",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def tf_parse(eg):\n",
    "    example = tf.io.parse_example(\n",
    "          eg[tf.newaxis], {\n",
    "              'height': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.int64),\n",
    "              'width': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.int64),\n",
    "              'depth': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.int64),\n",
    "              'label': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.string),\n",
    "              'image_raw': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.string)\n",
    "          })\n",
    "    image, label = example['image_raw'][0], example['label'][0]\n",
    "    image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)\n",
    "    image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32)\n",
    "    return label, image"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 58,
   "id": "7c9d9498",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "tfr_dataset = tfr_dataset.shuffle(5000).map(tf_parse, num_parallel_calls=1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 59,
   "id": "60afc364",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {
      "needs_background": "light"
     },
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "label, image = next(iter(tfr_dataset))\n",
    "plt.imshow(image)\n",
    "plt.axis('off')\n",
    "plt.title(label.numpy())\n",
    "plt.show()"
   ]
  },
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   "cell_type": "markdown",
   "id": "9b37af4e",
   "metadata": {},
   "source": [
    "__Comment__:  The dataset loaded from the TF Record does not know its size. The information is found in the source database which enabled the TFRecord creation. \n"
   ]
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 60,
   "id": "f76a2e36",
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   "outputs": [],
   "source": [
    "# Uncomment this line will cause an error\n",
    "#len(tfr_dataset)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 61,
   "id": "a8a9ac53",
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "15000"
      ]
     },
   "execution_count": 62,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "len(dataset)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "0f00f527",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Creation of the python dataloading script - optimised version "
   ]
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 63,
   "id": "f974846c",
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   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Writing tfr_places_loader.py\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%writefile tfr_places_loader.py \n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "import idr_tf # IDRIS package available in all TensorFlow modules\n",
    "import os\n",
    "import glob\n",
    "import random\n",
    "import time\n",
    "\n",
    "devices = tf.config.experimental.list_physical_devices(\"GPU\")\n",
    "nb_devices = len(devices)\n",
    "if idr_tf.rank == 0:\n",
    "    print(f' --- Running on {idr_tf.size} workers / {nb_devices} GPU ---')\n",
    "\n",
    "IMG_WIDTH=320\n",
    "IMG_HEIGHT=320\n",
    "def decode_img(eg):\n",
    "    example = tf.io.parse_example(\n",
    "          eg[tf.newaxis], {\n",
    "              'height': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.int64),\n",
    "              'width': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.int64),\n",
    "              'depth': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.int64),\n",
    "              'label': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.string),\n",
    "              'image_raw': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.string)\n",
    "          })\n",
    "    img, label = example['image_raw'][0], example['label'][0]\n",
    "    img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)\n",
    "    img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)\n",
    "    img = tf.image.resize(img, [IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT])\n",
    "    img = tf.image.per_image_standardization(img)\n",
    "    return label, img\n",
    "\n",
    "# Create a random generator\n",
    "rng = tf.random.Generator.from_seed(123, alg='philox')\n",
    "def randomized_preprocessing(label, img):\n",
    "    # randomly adjust image contrast - Data Augmentation\n",
    "    contrast_factor = random.random() + 1.0\n",
    "    img = tf.image.adjust_contrast(img,contrast_factor=contrast_factor)\n",
    "    img = tf.image.stateless_random_flip_left_right(img,rng.make_seeds(2)[0])\n",
    "    return label, img\n",
    "\n",
    "# configuration\n",
    "num_epochs = 3\n",
    "batch_size = 64\n",
    "shuffling_buffer_size = 5000\n",
    "num_parallel_calls = tf.data.AUTOTUNE\n",
    "prefetch_factor = tf.data.AUTOTUNE\n",
    "\n",
    "if idr_tf.rank == 0:\n",
    "    print(f'------')\n",
    "    print(f'Config: num_epochs={num_epochs}, batch_size={batch_size}, num_parallel_calls={num_parallel_calls},') \n",
    "    print(f'        shuffling_buffer_size={shuffling_buffer_size}, num_workers={idr_tf.size},')\n",
    "    print(f'        prefetch_factor={prefetch_factor}')\n",
    "    print(f'------')\n",
    "\n",
    "\n",
    "# Search the length of dataset\n",
    "places365_path = glob.glob(os.environ['DSDIR']+\"/Places365-Standard/data_large/a/air*/**/*.jpg\", recursive=True)\n",
    "dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(places365_path)\n",
    "if idr_tf.rank == 0:\n",
    "    print(f'Dataset length = {len(dataset)}')\n",
    "\n",
    "    \n",
    "# Load the unique TFRecord Dataset\n",
    "record_file = os.environ['SCRATCH']+'/places365.tfrecords'\n",
    "tfr_dataset = tf.data.TFRecordDataset(record_file)\n",
    "num_workers = idr_tf.size\n",
    "worker_index = idr_tf.rank\n",
    "tfr_dataset = (tfr_dataset.shard(num_workers,worker_index)\n",
    "                          .shuffle(shuffling_buffer_size)\n",
    "                          .map(decode_img, num_parallel_calls=num_parallel_calls, deterministic=False)\n",
    "                          .cache()\n",
    "                          .map(randomized_preprocessing, num_parallel_calls=num_parallel_calls,deterministic=False)\n",
    "                          .batch(batch_size, drop_remainder=True)\n",
    "                          .prefetch(prefetch_factor)              \n",
    "              )\n",
    "              \n",
    "start_time = time.time()\n",
    "    \n",
    "for epoch in range(num_epochs):\n",
    "    for label, img in tfr_dataset:\n",
    "        a = 1 # emulate some action\n",
    "        \n",
    "        \n",
    "end_time = time.time()\n",
    "if idr_tf.rank == 0:\n",
    "    print(f'Execution took {end_time - start_time} s')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "7d705697",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Creation of the Slurm submission script\n",
    "\n",
    "**Reminder**:  If your single project has CPU and GPU hours, or if your login is attached to multiple projects, you must specify from which attribution the hours consumed by your computations should be deducted by adding the option `--account=my_project@gpu`, as explained in the [IDRIS documentation](http://www.idris.fr/eng/jean-zay/cpu/jean-zay-cpu-doc_account-eng.html)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 64,
   "id": "e7c50d35",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Overwriting job.slurm\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%writefile job.slurm\n",
    "#!/bin/bash\n",
    "#SBATCH --job-name=data_loader_tensorflow-eng\n",
    "##SBATCH --account=XXX@v100\n",
    "#SBATCH --nodes=1\n",
    "#SBATCH --ntasks-per-node=4\n",
    "#SBATCH --gres=gpu:4\n",
    "#SBATCH --cpus-per-task=10\n",
    "#SBATCH --hint=nomultithread\n",
    "#SBATCH --exclusive\n",
    "#SBATCH --time=00:30:00\n",
    "#SBATCH --output=data_loader_tensorflow.out\n",
    "#SBATCH --error=data_loader_tensorflow.err\n",
    "\n",
    "module load tensorflow-gpu/py3/2.4.1\n",
    "\n",
    "srun python -u tfr_places_loader.py"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 65,
   "id": "4fabb31e",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Submitted batch job 944810\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# submit job\n",
    "!sbatch job.slurm"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 66,
   "id": "4431735f",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      " Done!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# should take about 30 sec\n",
    "display_slurm_queue()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 67,
   "id": "5f751771",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      " --- Running on 4 workers / 4 GPU ---\n",
      "------\n",
      "Config: num_epochs=3, batch_size=64, num_parallel_calls=-1,\n",
      "        shuffling_buffer_size=5000, num_workers=4,\n",
      "        prefetch_factor=-1\n",
      "------\n",
      "Dataset length = 15000\n",
      "Execution took 18.553792715072632 s\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# display output\n",
    "!cat data_loader_tensorflow.out"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "e5bf2d17",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Dataset in shared TFRecord format"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "525e0d74",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**For large databases**, it is preferable to segment the dataset into multiple TFrecord files. In addition, this is advised when using **sharding** as it allows each worker to read only a part of the TFRecord files."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "bcae4a06",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Creation and writing of the shared TFRecord"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "5997f2e3",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**It is important that each part has the same number of samples** when using sharding in order to have the same number of batches in each process.\n",
    "\n",
    "In the code below, we are dividing it into 8 parts. For large datasets, it is preferable to divide them into higher numbers (128, 256, 512, … parts)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 68,
   "id": "ae8c94af",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(8, 1875)"
      ]
     },
   "execution_count": 69,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "part_places365_path= np.array(places365_path).reshape(8,-1)\n",
    "part_places365_path.shape"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 70,
   "id": "aca0be08",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "part_dataset = [tf.data.Dataset.from_tensor_slices(part_places365_path[i]).map(parse_img, num_parallel_calls=1)\n",
    "                for i in range(len(part_places365_path))]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 71,
   "id": "14249fde",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "1875it [00:05, 361.76it/s]\n",
      "1875it [00:05, 360.73it/s]\n",
      "1875it [00:09, 206.77it/s]\n",
      "1875it [00:10, 172.00it/s]\n",
      "1875it [00:10, 176.97it/s]\n",
      "1875it [00:10, 177.15it/s]\n",
      "1875it [00:10, 175.31it/s]\n",
      "1875it [00:10, 172.16it/s]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "part_record_file = [os.environ['SCRATCH']+f'/places365_{i}.tfrecords' for i in range(len(part_dataset))]\n",
    "\n",
    "# Write the raw image files to `images.tfrecords`.\n",
    "# First, process the two images into `tf.train.Example` messages.\n",
    "# Then, write to a `.tfrecords` file.\n",
    "\n",
    "for i in range(len(part_dataset)):\n",
    "    with tf.io.TFRecordWriter(part_record_file[i]) as writer:\n",
    "        for label, image in tqdm(iter(part_dataset[i])):\n",
    "            tf_example = image_example(label, image)\n",
    "            writer.write(tf_example.SerializeToString())\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 72,
   "id": "f80650f9",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['/gpfsscratch/idris/sos/ssos938/places365_4.tfrecords',\n",
       " '/gpfsscratch/idris/sos/ssos938/places365_2.tfrecords',\n",
       " '/gpfsscratch/idris/sos/ssos938/places365_7.tfrecords',\n",
       " '/gpfsscratch/idris/sos/ssos938/places365_0.tfrecords',\n",
       " '/gpfsscratch/idris/sos/ssos938/places365_3.tfrecords',\n",
       " '/gpfsscratch/idris/sos/ssos938/places365_5.tfrecords',\n",
       " '/gpfsscratch/idris/sos/ssos938/places365_1.tfrecords',\n",
       " '/gpfsscratch/idris/sos/ssos938/places365_6.tfrecords']"
      ]
     },
   "execution_count": 73,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "glob.glob(os.environ['SCRATCH']+'/places365_*.tfrecords')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "bac1a1d5",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Reading and loading the TFRecords"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "24355519",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Creation of the dataloading python script - optimised version "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 74,
   "id": "48da7e34",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Overwriting tfr_places_loader.py\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%writefile tfr_places_loader.py \n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "import idr_tf # IDRIS package available in all TensorFlow modules\n",
    "import os\n",
    "import glob\n",
    "import random\n",
    "import time\n",
    "\n",
    "devices = tf.config.experimental.list_physical_devices(\"GPU\")\n",
    "nb_devices = len(devices)\n",
    "if idr_tf.rank == 0:\n",
    "    print(f' --- Running on {idr_tf.size} workers / {nb_devices} GPU ---')\n",
    "\n",
    "IMG_WIDTH=320\n",
    "IMG_HEIGHT=320\n",
    "def decode_img(eg):\n",
    "    example = tf.io.parse_example(\n",
    "          eg[tf.newaxis], {\n",
    "              'height': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.int64),\n",
    "              'width': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.int64),\n",
    "              'depth': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.int64),\n",
    "              'label': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.string),\n",
    "              'image_raw': tf.io.FixedLenFeature(shape=(), dtype=tf.string)\n",
    "          })\n",
    "    img, label = example['image_raw'][0], example['label'][0]\n",
    "    img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)\n",
    "    img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)\n",
    "    img = tf.image.resize(img, [IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT])\n",
    "    img = tf.image.per_image_standardization(img)\n",
    "    return label, img\n",
    "\n",
    "# Create a random generator\n",
    "rng = tf.random.Generator.from_seed(123, alg='philox')\n",
    "def randomized_preprocessing(label, img):\n",
    "    # randomly adjust image contrast - Data Augmentation\n",
    "    contrast_factor = random.random() + 1.0\n",
    "    img = tf.image.adjust_contrast(img,contrast_factor=contrast_factor)\n",
    "    img = tf.image.stateless_random_flip_left_right(img,rng.make_seeds(2)[0])\n",
    "    return label, img\n",
    "\n",
    "# configuration\n",
    "num_epochs = 3\n",
    "batch_size = 64\n",
    "shuffling_buffer_size = 5000\n",
    "num_parallel_calls = tf.data.AUTOTUNE\n",
    "prefetch_factor = tf.data.AUTOTUNE\n",
    "\n",
    "if idr_tf.rank == 0:\n",
    "    print(f'------')\n",
    "    print(f'Config: num_epochs={num_epochs}, batch_size={batch_size}, num_parallel_calls={num_parallel_calls},') \n",
    "    print(f'        shuffling_buffer_size={shuffling_buffer_size}, num_workers={idr_tf.size},')\n",
    "    print(f'        prefetch_factor={prefetch_factor}')\n",
    "    print(f'------')\n",
    "\n",
    "\n",
    "# Search the length of dataset\n",
    "places365_path = glob.glob(os.environ['DSDIR']+\"/Places365-Standard/data_large/a/air*/**/*.jpg\", recursive=True)\n",
    "dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(places365_path)\n",
    "if idr_tf.rank == 0:\n",
    "    print(f'Dataset length = {len(dataset)}')\n",
    "    \n",
    "# Load the unique TFRecord Dataset\n",
    "\n",
    "tfr_dataset = tf.data.Dataset.list_files(os.environ['SCRATCH']+'/places365_*.tfrecords')\n",
    "num_workers = idr_tf.size\n",
    "worker_index = idr_tf.rank\n",
    "tfr_dataset = (tfr_dataset.shard(num_workers,worker_index)\n",
    "                          .shuffle(shuffling_buffer_size)\n",
    "                          .interleave(tf.data.TFRecordDataset, cycle_length=idr_tf.cpus_per_task, block_length=1)\n",
    "                          .map(decode_img, num_parallel_calls=num_parallel_calls, deterministic=False)\n",
    "                          .cache()\n",
    "                          .map(randomized_preprocessing, num_parallel_calls=num_parallel_calls,deterministic=False)\n",
    "                          .batch(batch_size, drop_remainder=True)\n",
    "                          .prefetch(prefetch_factor)\n",
    "              )\n",
    "               \n",
    "start_time = time.time()\n",
    "    \n",
    "for epoch in range(num_epochs):\n",
    "    for label, img in tfr_dataset:\n",
    "        a = 1 # emulate some action\n",
    "        \n",
    "        \n",
    "end_time = time.time()\n",
    "if idr_tf.rank == 0:\n",
    "    print(f'Execution took {end_time - start_time} s')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 75,
   "id": "0d49f6dd",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Submitted batch job 944850\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# submit job\n",
    "!sbatch job.slurm"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 76,
   "id": "146cb7f2",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      " Done!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# should take about 30 sec\n",
    "display_slurm_queue()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 77,
   "id": "68788683",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      " --- Running on 4 workers / 4 GPU ---\n",
      "------\n",
      "Config: num_epochs=3, batch_size=64, num_parallel_calls=-1,\n",
      "        shuffling_buffer_size=5000, num_workers=4,\n",
      "        prefetch_factor=-1\n",
      "------\n",
      "Dataset length = 15000\n",
      "Execution took 18.44744610786438 s\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# display output\n",
    "!cat data_loader_tensorflow.out"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 78,
   "id": "c23b83fc",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 79,
   "id": "57b01ae6",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 80,
   "id": "761367fb",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "tensorflow-gpu-2.4.1",
   "language": "python",
   "name": "module-conda-env-tensorflow-gpu-2.4.1"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.9"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}