find_unused_parameters=True的设置会带来额外的运行时开销(而且还不小)。 一种更好的办法是构建一个相同的计算图,用0和1这些选择变量来执行选择操作,这样就不用设置find_unused_parameters参数了。例如: from torch.nn import Module from torch import nn import torch class
这可能会导致 DDP 在梯度同步时出现 RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one. 的错误。 设置find_unused_parameters=True 可以让 DDP 在每个训练步骤中自动检测哪些参数没有参与梯度计算,并在梯度同步时排除这些参数,从而避免此类错误的发生。
当DDP参数find_unused_parameter 为 true 时,其会在 forward 结束时,启动一个回溯,标记出所有没被用到的 parameter,提前把这些设定为 ready,这样 backward 使用相反顺序的原因是因为 DDP 期望梯度在反向传递期间以大约该顺序准备就绪。同时,因为所有参数在一开始就已经被分好桶,而 hook 又规定了只有整个桶 ready ...
RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one. This error indicates that your module has parameters that were not used in producing loss. You can enable unused parameter detection by (1) passing the keyword argument find_unused_parameters=True ...
1. 如果启用了find_unused_parameters=True,它会遍历自动求导图(autograd graph),找到未使用的参数。 2. 将这些未使用的参数标记为“就绪”,以便在反向传播中进行梯度同步。 (2)为什么需要遍历自动求导图? • 在某些情况下,模型的某些参数可能在前向传播中没有被使用(例如条件分支中的参数)。
使用多任务训练时,必要的模块loss没有作梯度更新;此时可以在torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()添加参数find_unused_parameters=True。 2、RuntimeError: Address already in use 出错原因: 某一个端口已经存在DDP程序了。
prepare_for_backward()在distributed.py之中,当 DDP 前向传递结束时,会调用prepare_for_backward()。如果在DDP构造函数中,把find_unused_parameters设置为True,DDP 会遍历 autograd 计算图以查找未使用的参数。 1.2.2 进程 以下是两个进程相关组件。
当DDP参数 find_unused_parameter 为 true 时,其会在 forward 结束时,启动一个回溯,标记出所有没被用到的 parameter,提前把这些设定为 ready,这样 backward 就可以在一个 subgraph 之上进行,但这样会牺牲一部分时间。 具体代码如下: defforward(self, *inputs, **kwargs):withtorch.autograd.profiler.record_func...
cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)project(custom_ops)find_package(Torch REQUIRED)add_executable(example-app example-app.cpp)target_link_libraries(example-app "${TORCH_LIBRARIES}")set_property(TARGET example-app PROPERTY CXX_STANDARD 14)至此，就可以运行以下命令从example-app/文件夹中...
which wasExpected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one. This error indicates that your module has parameters that were not used in producing loss. You can enable unused parameter detection by passing the keyword argument find_unused_parameters=True to torch....