本文介绍如何使用 GPU 云服务器进行 ViT 模型离线训练，完成简单的图像分类任务。
ViT 全称 Vision Transformer，该模型由 Alexey Dosovitskiy 等人提出，在多个任务上取得 SoTA 结果。示意图如下：
对于一幅输入的图像，ViT 将其划分为多个子图像 patch，每个 patch 拼接 position embedding 后，和类别标签一起作为 Transfomer Encoder 的一组输入。而类别标签位置对应的输出层结果通过一个网络后，即得到 ViT 的输出。在预训练状态下，该结果对应的 ground truth 可以使用掩码的某个 patch 作为替代。
示例环境
实例类型：本文可选实例为 GN7 与 GN8，结合 Technical 提供的 GPU 对比，Turing 架构的 T4 性能优于 Pascal 架构的 P40。本文最终选用 GN7.5XLARGE80。
所在地域：由于可能需上传一些尺寸较大的数据集，需优先选择延迟最低的地域。本文使用 在线 Ping 工具测试，所在位置到提供 GN7 的重庆区域延迟最小，因此选择重庆区域。
系统盘：100GB 高性能云硬盘。
操作系统：Ubuntu 18.04
带宽：5Mbps
本地操作系统：MacOS
设置实例免密登录（可选）
1. （可选）您可在本机 ~/.ssh/config 中，配置服务器的别名。本文创建别名为 tcg。
2. 通过 ssh-copy-id 命令，将本机 SSH 公钥复制至 GPU 云服务器。
3. 在 GPU 云服务器中执行以下命令，关闭密码登录以增强安全性。
echo 'PasswordAuthentication no' | sudo tee -a /etc/ssh/ssh\_config
4. 执行以下命令，重启 SSH 服务。
sudo systemctl restart sshd
PyTorch-GPU 开发环境配置
若使用 GPU 版本的 PyTorch 进行开发，则需要进行一些环境配置。步骤如下：
1. 安装 Nvidia 显卡驱动 执行以下命令，安装 Nvidia 显卡驱动。
sudo apt install nvidia-driver-418
安装完成后执行如下命令，查看是否安装成功。
nvidia-smi
返回结果如下图所示，表示已安装成功。
2. 配置 conda 环境 依次执行以下命令，配置 conda 环境。
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39\_4.11.0-Linux-x86\_64.sh
chmod +x Miniconda3-py39\_4.11.0-Linux-x86\_64.sh
./Miniconda3-py39\_4.11.0-Linux-x86\_64.sh
rm Miniconda3-py39\_4.11.0-Linux-x86\_64.sh
3. 编辑 ~/.condarc 文件，加入以下软件源信息，将 conda 的软件源替换为清华源。
channels:
- defaults
show\_channel\_urls: true
default\_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom\_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
4. 执行以下命令，设置 pip 源为腾讯云镜像源。
pip config set global.index-url https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
5. 安装 PyTorch 执行以下命令，安装 PyTorch。
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.4 -c pytorch --yes
依次执行以下命令，查看 PyTorch 是否安装成功。
python
import torch
print(torch.cuda.is_avaliable())
返回结果如下图所示，表示 PyTorch 已安装成功。
准备实验数据
本次训练的测试任务是图像分类任务，使用了腾讯云在线文档中用到的 花朵图像分类 数据集。该数据集包含5类花朵，数据大小为218M。数据集抽样展示如下：（各类别下花朵照片示例）
原始数据集中的各个分类数据分别存放在类名对应的文件夹下。首先需将其转化为 imagenet 对应的标准格式。按4：1划分训练和验证集，使用以下代码进行格式转换：
# split data into train set and validation set, train:val=scale
import shutil
import os
import math
scale = 4
data\_path = '../raw'
data\_dst = '../train\_val'
#create imagenet directory structure
os.mkdir(data\_dst)
os.mkdir(os.path.join(data\_dst, 'train'))
os.mkdir(os.path.join(data\_dst, 'validation'))
for item in os.listdir(data\_path):
item\_path = os.path.join(data\_path, item)
if os.path.isdir(item\_path):
train\_dst = os.path.join(data\_dst, 'train', item)
val\_dst = os.path.join(data\_dst, 'validation', item)
os.mkdir(train\_dst)
os.mkdir(val\_dst)
files = os.listdir(item\_path)
print(f'Class {item}:\n\t Total sample count is {len(files)}')
split\_idx = math.floor(len(files) \* scale / ( 1 + scale ))
print(f'\t Train sample count is {split\_idx}')
print(f'\t Val sample count is {len(files) - split\_idx}\n')
for idx, file in enumerate(files):
file\_path = os.path.join(item\_path, file)
if idx <= split\_idx:
shutil.copy(file\_path, train\_dst)
else:
shutil.copy(file\_path, val\_dst)
print(f'Split Complete. File path: {data\_dst}')
数据集概览如下：
Class roses:
Total sample count is 641
Train sample count is 512
Validation sample count is 129
Class sunflowers:
Total sample count is 699
Train sample count is 559
Validation sample count is 140
Class tulips:
Total sample count is 799
Train sample count is 639
Validation sample count is 160
Class daisy:
Total sample count is 633
Train sample count is 506
Validation sample count is 127
Class dandelion:
Total sample count is 898
Train sample count is 718
Validation sample count is 180
为了加速训练过程，我们进一步将数据集转换为 Nvidia-DALI 这种 GPU 友好的格式。DALI 全称 Data Loading Library，该库可以通过使用 GPU 替代 CPU 来加速数据预处理过程。在已有 imagenet 格式数据的前提下，使用 DALI 只需运行以下命令即可：
git clone https://github.com/ver217/imagenet-tools.git
cd imagenet-tools && python3 make\_tfrecords.py \
--raw\_data\_dir="../train\_val" \
--local\_scratch\_dir="../train\_val\_tfrecord" && \
python3 make\_idx.py --tfrecord\_root="../train\_val\_tfrecord"
模型训练结果
为了便于后续训练分布式大规模模型，本文在分布式训练框架 Colossal-AI 的基础上进行模型训练和开发。Colossal-AI 提供了一组便捷的接口，通过这组接口能方便地实现数据并行、模型并行、流水线并行或者混合并行。 参考 Colossal-AI 提供的 demo，本文使用 pytorch-image-models 库所集成的 ViT 实现，选择最小的 vit\_tiny\_patch16\_224 模型，该模型的分辨率为224*224, 每个样本被划分为16个 patch。
1. 根据 版本选择页面 通过以下命令，安装 Colossal-AI 和 pytorch-image-models：
pip install colossalai==0.1.5+torch1.11cu11.3 -f https://release.colossalai.org
pip install timm
2. 参考 Colossal-AI 提供的 demo，编写模型训练代码如下：
from pathlib import Path
from colossalai.logging import get\_dist\_logger
import colossalai
import torch
import os
from colossalai.core import global\_context as gpc
from colossalai.utils import get\_dataloader, MultiTimer
from colossalai.trainer import Trainer, hooks
from colossalai.nn.metric import Accuracy
from torchvision import transforms
from colossalai.nn.lr\_scheduler import CosineAnnealingLR
from tqdm import tqdm
from titans.utils import barrier\_context
from colossalai.nn.lr\_scheduler import LinearWarmupLR
from timm.models import vit\_tiny\_patch16\_224
from titans.dataloader.imagenet import build\_dali\_imagenet
from mixup import MixupAccuracy, MixupLoss
def main():
parser = colossalai.get\_default\_parser()
args = parser.parse\_args()
colossalai.launch\_from\_torch(config='./config.py')
logger = get\_dist\_logger()
# build model
model = vit\_tiny\_patch16\_224(num\_classes=5, drop\_rate=0.1)
# build dataloader
root = os.environ.get('DATA', '../train\_val\_tfrecord')
train\_dataloader, test\_dataloader = build\_dali\_imagenet(
root, rand\_augment=True)
# build criterion
criterion = MixupLoss(loss\_fn\_cls=torch.nn.CrossEntropyLoss)
# optimizer
optimizer = torch.optim.SGD(
model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight\_decay=5e-4)
# lr\_scheduler
lr\_scheduler = CosineAnnealingLR(
optimizer, total\_steps=gpc.config.NUM\_EPOCHS)
engine, train\_dataloader, test\_dataloader, \_ = colossalai.initialize(
model,
optimizer,
criterion,
train\_dataloader,
test\_dataloader,
)
# build a timer to measure time
timer = MultiTimer()
# create a trainer object
trainer = Trainer(engine=engine, timer=timer, logger=logger)
# define the hooks to attach to the trainer
hook\_list = [
hooks.LossHook(),
hooks.LRSchedulerHook(lr\_scheduler=lr\_scheduler, by\_epoch=True),
hooks.AccuracyHook(accuracy\_func=MixupAccuracy()),
hooks.LogMetricByEpochHook(logger),
hooks.LogMemoryByEpochHook(logger),
hooks.LogTimingByEpochHook(timer, logger),
hooks.TensorboardHook(log\_dir='./tb\_logs', ranks=[0]),
hooks.SaveCheckpointHook(checkpoint\_dir='./ckpt')
]
# start training
trainer.fit(train\_dataloader=train\_dataloader,
epochs=gpc.config.NUM\_EPOCHS,
test\_dataloader=test\_dataloader,
test\_interval=1,
hooks=hook\_list,
display\_progress=True)
if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':
main()
模型的具体配置如下所示：
from colossalai.amp import AMP\_TYPE
BATCH\_SIZE = 128
DROP\_RATE = 0.1
NUM\_EPOCHS = 200
CONFIG = dict(fp16=dict(mode=AMP\_TYPE.TORCH))
gradient\_accumulation = 16
clip\_grad\_norm = 1.0
dali = dict(
gpu\_aug=True,
mixup\_alpha=0.2
)
模型运行过程如下图所示， 单个 epoch 的时间在20s以内：
结果显示模型在验证集上达到的最佳准确率为66.62%。
总结
本次使用过程中遇到的最大的问题是从 GitHub 克隆非常缓慢，为了解决该问题，尝试使用了 tunnel 和 proxychains 工具进行提速。但该行为违反了云服务器使用规则，导致了一段时间的云服务器不可用，最终通过删除代理并提交工单的方式才得以解决。 借此也提醒其他用户，进行外网代理不符合云服务器使用规范，为了保证您服务的稳定运行，切勿违反规定
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