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Py学习  »  机器学习算法

【深度学习】可能95%的人还在犯的PyTorch错误

机器学习初学者 • 4 年前 • 682 次点击  

转载自 | PaperWeekly

©作者 | serendipity

单位 | 同济大学

研究方向 | 行人搜索、3D人体姿态估计


1

『引言』



或许是 by design，但是这个 bug 目前还存在于很多很多人的代码中。就连特斯拉 AI 总监 Karpathy 也被坑过，并发了一篇推文。

事实上，这条推特是由最近的一个 bug 引发的，该 bug 正是由于忘记正确地为 DataLoader workers 设置随机数种子，而在整个训练过程中意外重复了 batch 数据。

2018 年 2 月就有人在 PyTorch 的 repo 下提了 issue [1]，但是直到 2021 年 4 月才修复。此问题只在 PyTorch 1.9 版本以前出现，涉及范围之广，甚至包括了 PyTorch 官方教程 [2]、OpenAI 的代码 [3]、NVIDIA 的代码 [4]。

2

『PyTorch DataLoader的隐藏bug』


在PyTorch中加载、预处理和数据增强的标准方法是：继承 torch.utils.data.Dataset 并重载它的 __getitem__ 方法。为了应用数据增强，例如随机裁剪和图像翻转，该 __getitem__ 方法通常使用 NumPy 来生成随机数。然后将该数据集传递给 DataLoader 创建 batch。数据预处理可能是网络训练的瓶颈，因此有时需要并行加载数据，这可以通过设置 Dataloader的 num_workers 参数来实现。
我们用一段简单的代码来复现这个 bug，PyTorch 版本应 <1.9，我在实验中使用的是 1.6。
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class RandomDataset(Dataset):
    def __getitem__


    
(self, index):
        return np.random.randint(0, 1000, 3)

    def __len__(self):
        return 8

dataset = RandomDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, num_workers=2)
for batch in dataloader:
    print(batch)
输出为
tensor([[116, 760, 679],   # 第1个batch, 由进程0返回
        [754, 897, 764]])
tensor([[116, 760, 679],   # 第2个batch, 由进程1返回
        [754, 897, 764]])

tensor([[866, 919, 441],   # 第3个batch, 由进程0返回
        [ 20, 727, 680]])
tensor([[866, 919, 441],   # 第4个batch, 由进程1返回
        [ 20, 727, 680]])
我们惊奇地发现每个进程返回的随机数是相同的！！

3

『问题原因』


PyTorch 用 fork [5] 方法创建多个子进程并行加载数据。这意味着每个子进程都会继承父进程的所有资源，包括 Numpy 随机数生成器的状态。

4

『解决方法』


注： spawn  方法则是从头构建一个子进程，不会继承父进程的随机数状态。 torch.multiprocessing  在Unix 系统中默认使用  fork ，在 MacOS 和  Windows上默认是  spawn 。所以这个问题只在 Unix 上出现。当然，也可以强制在 MacOS 和 Windows 中使用  fork  方式创建子进程。 

DataLoader的构造函数有一个可选参数 worker_init_fn。在加载数据之前，每个子进程都会先调用此函数。我们可以在 worker_init_fn 中设置 NumPy 的种子，例如：
def worker_init_fn(worker_id):
    # np.random.get_state(): 得到当前的Numpy随机数状态，即主进程的随机状态
    # worker_id是子进程的id，如果num_workers=2，两个子进程的id分别是0和1
    # 和worker_id相加可以保证每个子进程的随机数种子都不相同
    np.random.seed(np.random.get_state()[1][0] + worker_id)

dataset = RandomDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, num_workers=2, worker_init_fn=worker_init_fn)




    
for batch in dataloader:
    print(batch)
正如我们期望的那样，每个 batch 的值都是不同的。
tensor([[282,   4, 785],
        [ 35, 581, 521]])
tensor([[684,  17,  95],
        [774, 794, 420]])

tensor([[180, 413,  50],
        [894, 318, 729]])
tensor([[530, 594, 116],
        [636, 468, 264]])
等一下，假如我们再多迭代几个 epoch 呢？
for epoch in range(3):
    print(f"epoch: {epoch}")
    for batch in dataloader:
        print(batch)
    print("-"*25)
我们发现，虽然在一个 epoch 内恢复正常了，但是不同 epoch 之间又出现了重复。
epoch: 0
tensor([[282,   4, 785],
        [ 35, 581, 521]])
tensor([[684,  17,  95],
        [774, 794, 420]])
tensor([[939, 988,  37],



    
        [983, 933, 821]])
tensor([[832,  50, 453],
        [ 37, 322, 981]])
-------------------------
epoch: 1
tensor([[282,   4, 785],
        [ 35, 581, 521]])
tensor([[684,  17,  95],
        [774, 794, 420]])
tensor([[939, 988,  37],
        [983, 933, 821]])
tensor([[832,  50, 453],
        [ 37, 322, 981]])
-------------------------
epoch: 2
tensor([[282,   4, 785],
        [ 35, 581, 521]])
tensor([[684,  17,  95],
        [774, 794, 420]])
tensor([[939, 988,  37],
        [983, 933, 821]])
tensor([[832,  50, 453],
        [ 37, 322, 981]])
-------------------------
因为在默认情况下，每个子进程在 epoch 结束时被杀死，所有的进程资源都将丢失。在开始新的 epoch 时，主进程中的随机状态没有改变，用于再次初始化各个子进程，所以子进程的随机数种子和上个 epoch 完全相同。
因此我们需要设置一个会随着 epoch 数目改变而改变的随机数，例如：np.random.get_state()[1][0] + epoch + worker_id。
上述随机数在实际应用中很难实现，因为在 worker_init_fn  中无法得知当前是第几个 epoch。但是 torch.initial_seed() 可以满足我们的需求。
def seed_worker(worker_id):
    worker_seed = torch.initial_seed() % 2**32
    np.random.seed(worker_seed)
实际上，这就是 PyTorch 官方推荐的做法 [6]。
没有准备深入研究的读者到这里已经可以了，以后创建 DataLoader 时，把 worker_init_fn 设置为上面的 seed_worker 函数即可。想了解背后原理的，请看下一节，会涉及到 DataLoader 的源码理解。

5

『为什么torch.initial_seed()可以？』


我们首先要了解多进程 DataLoader 的处理流程。
1. 在主进程中实例化 DataLoader(dataset, num_workers=2)。 
2. 创建两个 multiprocessing.Queue [7] 用来告诉两个子进程各自应该负责取哪几个数据。假设 Queue1 = [0, 2], Queue2 = [1, 3] 就代表第一个子进程应该负责取第 0,2 个数据，第二个进程负责第 1,3 个数据。当用户要取第 index 个数据时，主进程先查询哪个子进程是空闲的，如果第二个子进程空闲，则把 index 放入到 Queue2 中。 再创建一个 result_queue [8] 用来保存子进程读取的数据，格式为 (index, dataset[index])。 
3. 每个 epoch 开始时，主要干两件事情。a）: 随机生成一个种子 [9] base_seed   b）: 用 fork 方法创建 2 个子进程 [10]。在每个子进程中，将 torch 和 random 的随机数种子设置为 base_seed + worker_id。然后不断地查询各自的队列中有没有数据，如果有，就取出里面的 index，从 dataset 中获取第 index 个数据 dataset[index]，将结果保存到 result_queue 中。 
在子进程中运行 torch.initial_seed()，返回的就是 torch 当前的随机数种子，即 base_seed + worker_id。因为每个 epoch 开始时，主进程都会重新生成一个 base_seed，所以  base_seed  是随 epoch 变化而变化的随机数。此外，torch.initial_seed()返回的是 long int 类型，而 Numpy 只接受 uint 类型（[0, 2**32 - 1]），所以需要对 2**32 取模。
如果我们用 torch 或者 random 生成随机数，而不是 numpy，就不用担心会遇到这个问题，因为 PyTorch 已经把 torch 和 random 的随机数设置为了 base_seed + worker_id。
综上所述，这个 bug 的出现需要满足以下两个条件：
  • PyTorch 版本 < 1.9
  • 在 Dataset 的 __getitem__ 方法中使用了 Numpy 的随机数


6

『附录』


一些候选方案。
  • pytorch-image-models [11]
    def seed_worker(worker_id):
        worker_info = torch.utils.data.get_worker_info()
        # worker_info.seed == torch.initial_seed()
        np.random.seed(worker_info.seed % 2**32)

  • @晚星 [12]
    def seed_worker(worker_id):
        seed = np.random.default_rng().integers(low=0, high=2**32, size=1)
        np.random.seed(seed)
  • @ggggnui [13]
    class


    
 WorkerInit:
        def __init__(self, global_step):
            self.global_step = global_step

        def worker_init_fn(self, worker_id):
            np.random.seed(self.global_step + worker_id)

        def update_global_step(self, global_step):
            self.global_step = global_step

    worker_init = WorkerInit(0)
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, num_workers=2,
                            worker_init_fn=worker_init.worker_init_fn)

    for epoch in range(3):
        for batch in dataloader:
            print(batch)
        # 需要注意的是len(dataloader)必须>=num_workers，不然还是会重复
        worker_init.update_global_step((epoch + 1) * len(dataloader))

参考文献
[1] https://github.com/pytorch/pytorch/issues/5059
[2] https://github.com/pytorch/tutorials/blob/af754cbdaf5f6b0d66a7c5cd07ab97b349f3dd9b/beginner_source/data_loading_tutorial.py%23L270-L271
[3] https://github.com/openai/ebm_code_release/blob/18898a24ee24dcd75c41ac3e228b9db79e53237c/data.py%23L465-L470
[4] https://github.com/NVlabs/Deep_Object_Pose/blob/11bbc3b8545e099b35901a13f549ddddacd7dd1f/scripts/train.py%23L518-L521
[5] https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html%23contexts-and-start-methods
[6] https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html%23dataloader
[7] https://github.com/pytorch/pytorch/blob/bc3d892c20ee8cf6c765742481526f307e20312a/torch/utils/data/dataloader.py%23L897
[8] https://github.com/pytorch/pytorch/blob/bc3d892c20ee8cf6c765742481526f307e20312a/torch/utils/data/dataloader.py%23L888
[9] https://github.com/pytorch/pytorch/blob/bc3d892c20ee8cf6c765742481526f307e20312a/torch/utils/data/dataloader.py%23L495
[10] https://github.com/pytorch/pytorch/blob/bc3d892c20ee8cf6c765742481526f307e20312a/torch/utils/data/dataloader.py%23L901
[11] https://github.com/rwightman/pytorch-image-models/blob/e4360e6125bb0bb4279785810c8eb33b40af3ebd/timm/data/loader.py#L149
[12] https://www.zhihu.com/people/wan-xing-13
[13] https://www.zhihu.com/people/ggggnui
[14] https://tanelp.github.io/posts/a-bug-that-plagues-thousands-of-open-source-ml-projects/
[15] https://github.com/pytorch/pytorch/pull/56488



    

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