trainer.fit解析

理解 PyTorch Lightning 的内部训练流程确实有助于更好地调试和优化你的模型。让我们详细解析你在调试过程中观察到的调用顺序，以及 PyTorch Lightning 在 trainer.fit(system) 调用时到底在做什么。

PyTorch Lightning 的训练流程概述

PyTorch Lightning 是一个高级封装库，旨在简化 PyTorch 的训练过程。它通过抽象化和模块化的方式，让用户专注于模型的定义和训练逻辑，而无需处理大量的样板代码。核心组件是 LightningModule，你在代码中通过继承 pl.LightningModule 创建了 NeRF_pl 类。

主要步骤解析

从你提供的调试信息来看，训练流程大致如下：

1. 初始化和准备数据
2. 配置优化器和调度器
3. 设置加速器和精度插件
4. 开始训练循环
5. 执行训练和验证步骤

让我们逐步深入每一步的细节。

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1. 初始化和准备数据

在 main.py 中，训练开始于 trainer.fit(system)，其中 system 是 NeRF_pl 的实例。

def main():
    torch.cuda.empty_cache()
    args = get_opts()
    system = NeRF_pl(args)

    logger = pl.loggers.TensorBoardLogger(save_dir=args.logs_dir, name=args.exp_name, default_hp_metric=False)

    ckpt_callback = pl.callbacks.ModelCheckpoint(
        dirpath="{}/{}".format(args.ckpts_dir, args.exp_name),
        filename="{epoch:d}",
        monitor="val/psnr",
        mode="max",
        save_top_k=-1,
        every_n_val_epochs=args.save_every_n_epochs
    )

    trainer = pl.Trainer(
        max_steps=args.max_train_steps,
        logger=logger,
        callbacks=[ckpt_callback],
        resume_from_checkpoint=args.ckpt_path,
        gpus=[args.gpu_id],
        auto_select_gpus=False,
        deterministic=True,
        benchmark=True,
        weights_summary=None,
        num_sanity_val_steps=2,
        check_val_every_n_epoch=1,
        profiler="simple"
    )

    trainer.fit(system)

trainer.fit(system) 的作用

trainer.fit(system) 是启动训练的核心调用。它会依次执行以下步骤：

1. 调用 prepare_data()
2. 设置数据加载器 (train_dataloader() 和 val_dataloader())
3. 配置优化器和调度器 (configure_optimizers())
4. 设置加速器（如 GPU）和精度插件（如混合精度）
5. 开始训练循环，执行 training_step() 和 validation_step()

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2. 配置优化器和调度器

在调试过程中，你看到代码进入了 configure_optimizers() 方法。这是 LightningModule 中定义的一个方法，用于指定优化器和学习率调度器。

def configure_optimizers(self):
    parameters = train_utils.get_parameters(self.models)
    self.optimizer = torch.optim.Adam(parameters, lr=self.args.lr, weight_decay=0)

    max_epochs = self.get_current_epoch(self.args.max_train_steps)
    scheduler = train_utils.get_scheduler(optimizer=self.optimizer, lr_scheduler='step', num_epochs=max_epochs)
    return {
        'optimizer': self.optimizer,
        'lr_scheduler': {
            'scheduler': scheduler,
            'interval': 'epoch'
        }
    }

作用解析

1. 获取模型参数

   parameters = train_utils.get_parameters(self.models)
   

   • train_utils.get_parameters(self.models) 提取了 self.models（包括粗略模型和精细模型）的所有可训练参数。

2. 配置优化器

   self.optimizer = torch.optim.Adam(parameters, lr=self.args.lr, weight_decay=0)
   

   • 使用 Adam 优化器，设置学习率和权重衰减（此处为 0）。

3. 配置学习率调度器

   max_epochs = self.get_current_epoch(self.args.max_train_steps)
   scheduler = train_utils.get_scheduler(optimizer=self.optimizer, lr_scheduler='step', num_epochs=max_epochs)
   

   • 计算总的 epoch 数，并配置一个学习率调度器（这里是 step 类型的调度器，按步长调整学习率）。

4. 返回优化器和调度器

   return {
       'optimizer': self.optimizer,
       'lr_scheduler': {
           'scheduler': scheduler,
           'interval': 'epoch'
       }
   }
   

   • 返回一个字典，包含优化器和学习率调度器的配置。这些配置将由 PyTorch Lightning 内部处理。

返回值解释

• optimizers: 包含所有配置好的优化器（这里是 Adam 优化器）的列表。
• lr_schedulers: 包含学习率调度器的配置列表。
• optimizer_frequencies: 通常为空，除非你有特定的优化器更新频率需求。

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3. 设置加速器和精度插件

接下来，代码进入 accelerator.py 的 setup_optimizers() 方法。

def setup_optimizers(self):
    self.optimizers = optimizers

作用解析

• self.optimizers = optimizers: 将优化器列表分配给加速器对象，以便在训练过程中正确使用。

然后，代码跳转到 setup_precision_plugin() 方法。

def setup():
    self.setup_precision_plugin(self.precision_plugin)

精度插件的作用

• 精度插件（precision_plugin）: 负责配置训练时的数值精度（如 32 位浮点、16 位混合精度等）。
  • 混合精度训练: 通过使用 16 位浮点数来加速训练过程并减少显存占用，同时保持较高的数值精度。

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4. 开始训练循环

在完成优化器和精度插件的配置后，PyTorch Lightning 开始实际的训练循环。训练过程会自动调用以下方法：

• training_step(): 处理每个训练批次。
• validation_step(): 处理每个验证批次。
• on_epoch_start() 和 on_epoch_end(): 处理每个 epoch 的开始和结束。

5. trainer.fit(system) 后的详细调用流程

为了更好地理解具体调用顺序，以下是 trainer.fit(system) 调用后的详细流程：

1. 初始化优化器和调度器

   • configure_optimizers() 被调用，返回优化器和调度器的配置。
   • init_optimizers() 初始化这些优化器和调度器。

2. 配置加速器

   • 调用 accelerator.setup_optimizers() 将优化器配置到加速器环境中。
   • 设置精度插件，确保模型在正确的数值精度下运行。

3. 启动训练循环

   • 调用 dispatch()，这一步开始进入训练循环的核心部分。
   • 训练循环包括：
     • Epoch Loop: 对于每个 epoch：
       • Batch Loop: 对于每个训练批次：
         • 调用 training_step()
         • 执行前向传播和反向传播
         • 优化器更新参数
       • 验证（如果配置了验证）:
         • 对于每个验证批次：
           • 调用 validation_step()
           • 计算验证损失和指标
       • 学习率调度:
         • 更新学习率调度器（如有配置）

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6. 为什么会有来回跳转？

由于 PyTorch Lightning 的封装性质，很多内部调用会涉及到不同的模块和方法，这导致在调试时看起来像是代码“来回跳转”。实际上，这些跳转是正常的，代表着框架内部不同组件之间的协作。

例如：

• trainer.py 中的 _run() 方法负责整体的训练过程管理。
• data_connector.py 负责数据的准备和分发。
• accelerator.py 负责模型在不同硬件环境下的适配和优化。

这种模块化设计使得代码结构更加清晰，同时也方便用户扩展和定制。

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7. 训练是否已经开始？在哪一步？

根据你的描述，训练还没有实际开始。训练开始的标志是在优化器和调度器配置完成后，进入训练循环的核心部分（即调用 training_step() 和 validation_step()）。

具体确认训练开始的步骤

1. 优化器和调度器配置完成

   • 已经完成了 configure_optimizers() 和 setup_precision_plugin() 的调用。

2. 进入训练循环

   • PyTorch Lightning 会进入训练循环，开始对每个 epoch 进行迭代。

3. 调用 training_step()

   • 当训练循环开始处理第一个批次时，会调用 training_step() 方法，这标志着实际的训练已经开始。

如何确认训练开始

在调试时，可以在 training_step() 和 validation_step() 方法中添加断点或打印语句，以确认是否已经进入了实际的训练步骤。

def training_step(self, batch, batch_nb):
    print("Entering training_step")
    # 现有代码...

当 training_step() 被调用时，你会看到相应的打印输出，确认训练确实已经开始。

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总结

• trainer.fit(system) 启动了整个训练过程，涉及数据准备、优化器和调度器配置、加速器和精度插件设置等步骤。
• 优化器和调度器 通过 configure_optimizers() 配置，并在内部被初始化和设置。
• 精度插件 通过 setup_precision_plugin() 配置，用于控制训练时的数值精度（如混合精度）。
• 训练循环 在所有配置完成后开始，调用 training_step() 和 validation_step() 执行具体的训练和验证操作。
• 来回跳转 是因为 PyTorch Lightning 内部模块化设计的结果，正常现象，表示不同组件在协同工作。
• 确认训练开始：通过在 training_step() 中添加调试点或打印语句，可以明确训练是否已经进入实际的训练循环。

希望这些解释能帮助你更好地理解 sat-nerf 项目的训练流程。如果你有进一步的问题或需要更具体的帮助，请随时告诉我！