pytorch 多gpu训练

pytorch 多gpu训练

用nn.DataParallel重新包装一下

数据并行有三种情况

前向过程
device_ids=[0, 1, 2]
model = model.cuda(device_ids[0])
model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids)

只要将model重新包装一下就可以。

后向过程
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9, weight_decay=0.001)
optimizer = nn.DataParallel(optimizer, device_ids=device_ids)
#因为它在DataParallel里面,所以要先变成普通的nn.SGD对象,然后才能调用该类的梯度更新方法。
optimizer.module.step() 

在网上看到别人这样写了,做了一下测试。但是显存没有变化,不知道它的影响是怎样的。
更新学习率的时候也需要注意一下:

for param_lr in optimizer.module.param_groups: #同样是要加module
    param_lr['lr'] /= 2
criterion(loss 函数)
def init_criterion():
    criterion = loss.CrossEntropyLoss2d()
    criterion = torch.nn.DataParallel(
            criterion, range(gpu_nums)).cuda()  # range(self.settings.n_gpu)
    return criterion
    
# criterion = init_criterion()
criterion = loss.CrossEntropyLoss2d()

这个并行的效果对显存是有影响的,但是效果不明显。我没有做太多实验。
训练的时候会出现问题:

loss = criterion(out, labels_tensor)
loss /= N
optimizer.zero_grad()
# loss.backward()
loss.sum().backward()

数据并行返回的结果的维度和之前维度是不一样的所以反向传播的时候需要做一下修改

转载于:https://www.cnblogs.com/o-v-o/p/9975357.html

<think>首先,用户的问题是关于PyTorchGPU训练时程序卡住的可能原因和解决方法。用户提到了一些引用,但这些都是示例,不是直接相关的。我需要基于我的知识来回答。 关键点: - 用户说:"我想在使用PyTorch进行GPU训练时遇到程序卡住的问题,希望找到原因和解决方案" - 引用[1]提到NCCL操作失败或超时,导致整个进程终止。 - 引用[2]提到在GPU上计算loss时卡住,可能由于显存不足。 - 引用[3]提到线程并行导致GPU利用率100%并卡住。 所以,我需要覆盖常见原因和解决方案。 常见原因: 1. **NCCL通信问题**:NCCL(NVIDIA Collective Communications Library)用于GPU通信。问题可能包括网络问题、驱动程序不兼容或超时。 2. **显存不足**:如果GPU内存不足,程序可能卡住或崩溃。 3. **死锁或同步问题**:在线程或进程环境中,代码可能有死锁。 4. **驱动程序或库版本问题**:PyTorch、CUDA、cuDNN或NCCL版本不兼容。 5. **硬件问题**:如GPU故障。 6. **数据加载瓶颈**:如果数据加载跟不上,GPU可能闲置或卡住。 解决方案: 1. **检查显存使用**:使用`nvidia-smi`监控GPU内存。如果不足,减少批次大小或使用梯度累积。 2. **更新驱动程序和库**:确保PyTorch、CUDA、NCCL等是最新兼容版本。 3. **设置NCCL超时**:在PyTorch中,可以设置环境变量如`NCCL_BLOCKING_WAIT=1`或`NCCL_ASYNC_ERROR_HANDLING=1`来调试。 4. **使用较小的模型或数据**:测试简化版本以隔离问题。 5. **检查死锁**:确保代码中没有不正确的同步点。 6. **单GPU测试**:先在单个GPU上运行以确认问题是否GPU特定。 7. **日志和调试**:添加日志语句或使用调试工具。 回答结构: - 以清晰的方式组织,逐步解决问题。 - 使用中文。 - 在行内数学表达式使用$...$,独立公式使用$$...$$(但在这个问题中可能不需要太数学)。 - 生成相关问题。 - 自然地添加引用标识(基于提供的引用)。 引用标识: - 引用[^1]:NCCL操作失败。 - 引用[^2]:显存不足导致卡住。 - 引用[^3]:线程问题。 在回答中,我可以提到这些作为参考。 最终回答结构: 1. **引言**:确认问题。 2. **可能原因**:列出并解释常见原因。 3. **解决方案**:提供逐步解决方法。 4. **生成相关问题**:在末尾添加相关问题。 生成相关问题: - 基于主题,如: 1. 如何监控PyTorch训练中的GPU使用情况? 2. PyTorchGPU训练的最佳实践是什么? 3. 如何处理显存溢出错误?</think>### PyTorchGPU训练程序卡住的原因及解决方法 在使用PyTorch进行GPU训练时,程序卡住是一个常见问题,通常由通信问题、资源不足或代码同步错误引起。以下我将基于常见原因和解决方案,逐步分析并提供可靠建议。回答参考了相关引用(如NCCL失败、显存不足和线程问题),并结合PyTorch最佳实践。 --- ### 一、可能原因分析 程序卡住的核心问题往往源于GPU环境下的异步操作或资源竞争。以下是常见原因: 1. **NCCL通信失败或超时**:PyTorch使用NCCL库处理GPU通信。如果网络不稳定、驱动程序不兼容或操作超时,程序可能卡住并最终报错(如引用[^1]所述)。数学上,NCCL通信延迟可建模为随机变量$T_d$,其中$P(T_d > \tau) > 0$表示超时概率($\tau$为超时阈值)[^1]。 2. **GPU显存不足**:当个进程同时竞争有限显存时,程序可能在计算密集操作(如loss计算)时卡住(如引用[^2]所述)。显存需求可表示为$M_{\text{total}} = B \times (M_{\text{model}} + M_{\text{data}})$,其中$B$是批次大小,$M_{\text{model}}$是模型参数大小,$M_{\text{data}}$是数据大小。如果$M_{\text{total}} > \text{可用显存}$,程序会停滞[^2]。 3. **线程死锁或同步问题**:PyTorch进程并行(如`DataParallel`或`DistributedDataParallel`)可能导致线程竞争。例如,资源锁未正确释放时,GPU利用率可能达100%并卡住(如引用[^3]所述)。这类似于死锁条件:$\exists \text{线程 } T_i, T_j \text{ 满足 } T_i \text{ 等待 } T_j \text{ 释放资源 } R_k$[^3]。 4. **其他原因**: - **库版本不兼容**:PyTorch、CUDA、cuDNN或NCCL版本冲突。 - **数据加载瓶颈**:数据预处理(如DataLoader)速度慢于GPU计算,导致GPU闲置。 - **硬件问题**:GPU故障或散热不良。 --- ### 二、解决方法 按照从简单到复杂的顺序,逐步排查和解决: #### 步骤1: 检查显存和资源使用 - **监控工具**:运行`nvidia-smi -l 1`实时查看GPU显存和利用率。如果显存接近100%,减少批次大小或使用梯度累积(累积个小批次再更新梯度)。 ```python # 示例:梯度累积代码 optimizer.zero_grad() for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() # 累积梯度 if (i+1) % accumulation_steps == 0: optimizer.step() optimizer.zero_grad() ``` - **优化显存**:使用混合精度训练(`torch.cuda.amp`)或激活检查点(`torch.utils.checkpoint`)来降低$M_{\text{total}}$[^2]。 #### 步骤2: 调试NCCL通信问题 - **设置超时环境变量**:在训练脚本中添加以下行,避免无限等待。 ```bash export NCCL_BLOCKING_WAIT=1 # 强制同步操作,便于检测超时 export NCCL_ASYNC_ERROR_HANDLING=1 # 启用异步错误处理 ``` - **更新库**:确保PyTorch、CUDA和NCCL版本兼容。例如,使用PyTorch官方推荐的组合(如PyTorch 1.9+ with CUDA 11.x)。 - **简化测试**:先在单GPU上运行代码,确认无问题后,再扩展到GPU。这能隔离问题是否源于通信[^1]。 #### 步骤3: 修复死锁和同步问题 - **避免阻塞操作**:确保`DataLoader`的`num_workers`设置合理(通常设为CPU核心数)。例如: ```python train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) ``` - **使用DistributedDataParallel (DDP)**:相比`DataParallel`,DDP更高效且不易死锁。示例代码: ```python import torch.distributed as dist dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model) ``` - **添加日志**:在关键位置(如loss计算前后)打印日志,定位卡住点[^3]。 #### 步骤4: 其他通用措施 - **降低模型复杂度**:临时使用更小模型或数据集测试。 - **检查硬件**:确保GPU散热良好,无硬件故障。 - **更新PyTorch**:使用最新稳定版(如PyTorch 2.0+),修复已知bug。 --- ### 三、预防措施 - **最佳实践**:始终在代码中添加异常处理(如`try-except`块),并使用`torch.cuda.synchronize()`确保操作完成。 - **性能分析**:工具如PyTorch Profiler或Nsight Systems可分析GPU利用率。 - **参考文档**:PyTorch官方GPU训练指南提供了详细优化建议。 通过以上步骤,大数卡住问题可解决。如果问题持续,提供更上下文(如错误日志)可进一步诊断[^1][^2][^3]。
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