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 Net(Module): def __init__(self)...
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。
You can enable unused parameter detection by (1) passing the keyword argument `find_unused_parameters=True` to `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`; (2) making sure all `forward` function outputs participate in calculating loss. If you already have done the above two steps, then the dist...
如果find_unused_parameters设置为True,DDP 会分析本地模型的输出,从 out 开始遍历计算图,把未使用参数标示为 ready,因为每次计算图都会改变,所以每次都要遍历。 此模式(Mode)允许在模型的子图上向后运行,并且 DDP 通过从模型输出out遍历 autograd 图并将所有未使用的参数标记为就绪,以减少反向传递中涉及的参数。
(可能)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。 注释:find_unused_parameter的默认值是false,因为其会拖慢速度。 计算梯度(loss.backward()) reducer外面:各个进程各自开始反向地计算梯度。
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。
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...
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。
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...
DDP knows the trained graph is static. Static graph means 1) The set of used and unused parameters will not change during the whole training loop; in this case, it does not matter whether users setfind_unused_parameters= True. From the error, it shows that your used and unused params do...