多GPU机器上加载单GPU预训练参数：避免错误和优化加载

2024-03-03 01:00:17

在深度学习领域，预训练模型如同站在巨人肩膀上，能帮助我们更快更好地构建模型。利用预训练模型，我们可以节省大量训练时间，也能让模型在较小数据集上获得更优异的表现。但是，当我们想把在单GPU环境下训练的模型迁移到多GPU环境时，常常会碰到一些问题。

很多时候，我们会在一台单GPU的机器上进行模型的预训练，因为这样比较方便快捷。但当我们需要更大的算力，比如需要将模型迁移到一台拥有多块GPU的机器上继续训练或进行推理时，就会遇到一些障碍。最常见的问题就是模型参数加载失败，系统会抛出一些错误信息，比如“找不到对应的参数键”或者“出现了意外的参数键”。

这些错误的出现，主要是因为模型在单GPU环境下训练时，其参数的存储方式是与单GPU绑定的。当我们尝试将这些参数加载到多GPU环境时，PyTorch无法自动识别并将参数正确地映射到不同的GPU上。

那么，如何解决这个问题呢？答案是使用map_location参数。

map_location参数是PyTorch中一个非常实用的功能，它允许我们在加载模型参数时，指定将参数加载到哪一个设备上。我们可以利用这个参数，将原本存储在单GPU上的参数，手动映射到多GPU环境中的对应GPU上。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何在加载模型时使用map_location参数：

def init_weights_multiGPUs(self, pretrained=None):
    if pretrained is not None:
        print(f'== Load encoder backbone on multiGPUs from: {pretrained}')
        if isinstance(self.backbone, torch.nn.parallel.DistributedDataParallel):
            self.backbone = self.backbone.module
        self.backbone.load_state_dict(
            torch.load(pretrained, map_location='cuda:{}'.format(torch.cuda.current_device()))
        )

在这段代码中，我们首先判断是否需要加载预训练模型。如果需要，则打印一条信息，表明正在加载预训练模型。然后，我们检查模型是否是分布式数据并行模型。如果是，则将其转换为非分布式模型。最后，我们使用torch.load()函数加载预训练模型的参数，并使用map_location参数将参数加载到当前正在使用的GPU上。

map_location参数接受一个字符串作为输入，用于指定目标设备。在这个例子中，我们使用'cuda:{}'.format(torch.cuda.current_device())将参数加载到当前正在使用的GPU上。

除了使用map_location参数外，还有一些其他的技巧可以帮助我们顺利地将单GPU预训练模型迁移到多GPU环境。

首先，我们需要确保在所有GPU上都加载了相同的预训练参数。这是因为，如果不同GPU上的参数不一致，会导致模型训练出现错误。

其次，如果问题仍然存在，我们可以尝试检查预训练参数文件是否损坏或不完整。有时候，参数文件在下载或传输过程中可能会出现错误，导致文件损坏或丢失部分内容。

最后，我们可以尝试使用不同的分布式数据并行（DDP）后端，例如torch.distributed.nn.parallel.DistributedDataParallel。不同的DDP后端可能有不同的参数加载机制，可以尝试不同的后端来解决问题。

总而言之，通过使用map_location参数和其他一些技巧，我们可以成功地将单GPU预训练模型迁移到多GPU环境，并充分利用多GPU的算力来加速模型训练和推理。

常见问题解答

1. 如何确定应该将模型加载到哪一块GPU上？

可以使用torch.cuda.current_device()函数获取当前正在使用的GPU的索引，然后将模型加载到该GPU上。

2. 加载预训练模型后，是否需要对模型进行任何修改？

在大多数情况下，不需要对加载的模型进行任何修改。但是，如果模型的结构与预训练模型的结构不完全相同，则可能需要进行一些修改，例如添加或删除一些层。

3. map_location参数可以在哪些函数中使用？