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多GPU机器上加载单GPU预训练参数:避免错误和优化加载

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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?

map_location参数可以在torch.load()torch.save()函数中使用。

4. 如果不同GPU上的参数大小不匹配怎么办?

如果不同GPU上的参数大小不匹配,可以使用strict=False选项加载模型。这样,PyTorch会忽略大小不匹配的参数,只加载匹配的参数。

5. 为什么使用多GPU进行训练?

使用多GPU可以提高训练速度,尤其是在处理大型数据集时。这是因为,多GPU可以并行处理数据,从而减少训练时间。