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
一个比较简单的做法是在 loss.backward() 之后和 optimizer.step() 调用之前,添加以下几行,可以找到未使用的参数(注意区分自己特地冻结的参数): 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...
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。
broadcast_buffers:在每次调用forward之前是否进行buffer的同步,比如bn中的mean和var,如果你实现了自己的SyncBn可以设置为False。 find_unused_parameters:是否查找模型中未参与loss“生成”的参数,简单说就是模型中定义了一些参数但是没用上时需要设置,后面会详细介绍。 process_group:并行的group,默认的global group,后面...
# 最主要的是find_unused_parameters和broadcast_buffers参数; # 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 ...
search_unused_parameters 完成了 "查找未使用的参数" 功能。 我们首先要看看 Reducer 的 find_unused_parameters_ 成员变量。如果 find_unused_parameters_ 被设置为 true,则 DDP 会在前向传播结束时候,从指定的输出进行回溯,遍历autograd计算图来找到所有没有使用过的参数,并且一一标记为就绪 ready。 对于所有参数...
model = MyNet(config).cuda()model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_ids=[config.LOCAL_RANK],output_device=config.LOCAL_RANK,broadcast_buffers=False,find_unused_parameters=True) 通过log排查出每次model都被分配在cuda:0上,这也就解释了为什么nproc_per_node=1才能正常训练。
local_rank],find_unused_parameters=True) 1. num_workers很好理解,尽量不要给你的DataLoader设置numworkers参数,可能会有一些问题(不要太强迫症) shuffle=False你的DataLoader不要设置shuffle=True valid_loader = torch.utils.data....
[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...
In these instances, we can have clear documentation for the error message, and that they need to instantiate a DDP plugin with find_unused_parameters=True, and pass this to the trainer like so ddp = DDPPlugin(find_unused_parameters=True) trainer = Trainer(..., plugins=[ddp]) ...