💛Pytorch深度学习·理论篇(2023版)https://blog.csdn.net/qq_39237205/category_12077968.html
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【就看这一篇就行】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [256]] is at version 4; expected version 3 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).
针对网上搜到的以下办法均无效的情况:
1)找到网络模型中的 inplace 操作,将inplace=True改成 inplace=False,例如torch.nn.ReLU(inplace=False)
2)将代码中的“a+=b”之类的操作改为“c = a + b”
3)将loss.backward()函数内的参数retain_graph值设置为True, loss.backward(retain_graph=True),如果retain_graph设置为False,计算过程中的中间变量使用完即被释放掉。
↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑以上方案无效↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑
↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓正确解决方案如下↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
提示在 loss.backward()报错
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [256]] is at version 4; expected version 3 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).
在用PyTorch进行分布式训练时,遇到以上错误。
日志的大概意思是用于梯度计算的变量通过inplace
操作被修改。网上的一些解决方法基本是检查模型定义中是否有inplace=True
设置以及+=
操作符。但是这两种方案都不能解决遇到的问题。
经过一些调试发现,只有当某些特定情况下才会触发此报错。下面结合一个对比学习的例子(并不是完整的脚本)来简单描述:
import torchimport torch.nn as nnfrom torchvision.models import resnet50def main(): model = resnet50(num_classes=256).cuda() model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank], find_unused_parameters=True) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.99, weight_decay=1e-4) for i in range(10): input0 = torch.randn((4, 3, 224, 224), dtype=torch.float32).cuda() input2 = torch.randn((4, 3, 224, 224), dtype=torch.float32).cuda() out1 = model(input0) out2 = model(input1) loss = criterion(out1, out2) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()if __name__ == '__main__': main()
经过调试发现,当使用nn.DataParallel
并行训练或者单卡训练均可正常运行;另外如果将两次模型调用集成到model中,即通过out1, out2 = model(input0, input1)
的方式在分布式训练下也不会报错。
由此可以猜测:在分布式训练中,如果对同一模型进行多次调用则会触发以上报错,即
nn.parallel.DistributedDataParallel
方法封装的模型,forword()
函数和backward()
函数必须交替执行,如果执行多个(次)forward()
然后执行一次backward()
则会报错。
那么解决此问题的入手点则可以聚焦到nn.parallel.DistributedDataParallel
接口上。 通过查询PyTorch官方文档发现此接口下的两个参数:
- find_unused_parameters: 如果模型的输出有不需要进行反向传播的,此参数需要设置为True;若你的代码运行后卡住不动,基本上就是该参数的问题。- broadcast_buffers: 该参数默认为True,设置为True时,在模型执行forward之前,gpu0会把buffer中的参数值全部覆盖到别的gpu上。
问题基本可以定位出来了,即broadcast_buffers=True
导致参数被覆盖修改。
# 在该出错文件上找到被调用的DistributedDataParallel(),将broadcast_buffers设置为Falsemodel = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank], broadcast_buffers=False, find_unused_parameters=True)
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [2048]] is at version 4; expected version 3 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).
来源地址:https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/125728708