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。
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): for name, param in model.named_parameters(): if param.grad is None: 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...
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...
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...
# 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 ...
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。
self.find_unused_parameters, self.gradient_as_bucket_view, param_to_name_mapping, ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 1.2 参数说明 调用的 parameters 举例如下, parameters[0] 就是 rank 0 上模型的 parameters,可以看到其只有 [0] 元素有意义,这个 [0] 原始本身包括 20...
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]) ...
from pytorch_lightning.plugins import DDPPlugin trainer = pl.Trainer( ..., strategy=DDPPlugin(find_unused_parameters=False), ) See the stable version of docs (not latest) here: https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/stable/guides/speed.html?highlight=find_unused_parameters#when-using-ddp...