当设置find_unused_parameters=True时,DistributedDataParallel会跟踪每个节点的计算图,标记那些没用梯度的参数,并将其梯度视为0,然后再进行梯度平均,就得到了图2的结果。 一张图概括,当find_unused_parameters=False时,如果某个参数的梯度没有n份(n为分布式训练的节点总数),这个参数的梯度将
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。
forname, paraminmodel.named_parameters():ifparam.gradisNone:print(name) 这将打印任何没有在损失计算中使用的参数,它们的梯度是None。 特别地,如果是mmcv系列的框架,可以在如下路径中找到: /xxx/mmcv/runner/hooks/optimizer.py: L61 (OptimizerHook, after_train_iter()) defafter_train_iter(self, runner...
如果你是做类似NAS这种需要进行子图推理的任务或者模型定义了未使用参数,则必须设置find_unused_parameters为True,否则设置为False。如果是后者,请检查模型删除无用的参数,find_unused_parameterss设置为True时会有额外的开销。 buffer是在forward前进行同步的,所以其实训练最后一个iter结束时,不同卡上的buffer是不一样的...
解决方案在 DistributedDataParallel 函数中加入参数 find_unused_parameters=True 例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 student_model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(student_model, device_ids=[rank], find_unused_parameters=True) 模型保存后无法加载 问题复现经过 DataParallel...
# find_unused_parameters:如果模型的输出有不需要进行反传的,设置此参数为True;如果你的代码运行 # 后卡住某个地方不动,基本上就是该参数的问题。 # broadcast_buffers:设置为True时,在模型执行forward之前,gpu0会把buffer中的参数值全部覆盖 # 到别的gpu上。注意这和同步BN并不一样,同步BN应该使用上面那句代...
如果你是做类似NAS这种需要进行子图推理的任务或者模型定义了未使用参数,则必须设置find_unused_parameters为True,否则设置为False。如果是后者,请检查模型删除无用的参数,find_unused_parameterss设置为True时会有额外的开销。 buffer是在forward前进行同步的,所以其实训练最后一个iter结束时,不同卡上的buffer是不一样的...
PyTorch中的Dataloader提供使用多个进程(通过将num_workers> 0设置)从磁盘加载数据以及将多页数据从可分页内存到固定内存的能力(通过设置)pin_memory = True)。 一般的,对于大批量的数据,若仅有一个线程用于加载数据,则数据加载时间占主导地位,这意味着无论我们如何加快数据处理速度,性能都会受到数据加载时间的限制。
[rank0]:[W reducer.cpp:1360] Warning: find_unused_parameters=True was specified in DDP constructor, but did not find any unused parameters in the forward pass. This flag results in an extra traversal of the autograd graph every iteration, which can adversely affect performance. If your model...
= torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model)model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel( model, device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank, find_unused_parameters=True, )torch.backends.cudnn.benchmark=True# 将会让程序在开始时花费一点额外时间，为...