多GPU机器上加载单GPU预训练参数：避免错误和优化加载

在多GPU机器上使用单GPU预训练参数

简介

在深度学习中，预训练模型在提高模型性能和缩短训练时间方面发挥着至关重要的作用。然而，在将使用单GPU预训练的参数加载到具有多GPU的机器上时，可能会遇到一些问题。本文将探讨如何解决这些问题，并提供分步指导，以便顺利地将预训练参数加载到多GPU环境中。

问题

尝试将使用单GPU在单台机器上训练的预训练参数加载到具有多GPU的同一台机器上时，可能会遇到以下错误：

• 缺少键： 缺少与预训练模型中的特定参数对应的键。
• 意外键： 存在不属于预训练模型的键。

解决方案

要解决此问题，需要修改代码以使用 map_location 参数手动将模型加载到正确的GPU上。

def init_weights_multiGPUs(self, pretrained=None):
    if pretrained is not None:
        print(f'== Load encoder backbone on multiGPUs from: {pretrained}')
        if isinstance(self.backbone, torch.nn.parallel.DistributedDataParallel):
            self.backbone = self.backbone.module
        self.backbone.load_state_dict(
            torch.load(pretrained, map_location='cuda:{}'.format(torch.cuda.current_device()))
        )

map_location

map_location 参数告诉PyTorch将模型加载到指定的GPU上。在这个代码中，它将模型加载到当前正在使用的GPU上，这是由 torch.cuda.current_device() 指定的。

其他提示

• 确保在所有GPU上都加载了相同的预训练参数。
• 如果问题仍然存在，请尝试检查预训练参数文件是否损坏或不完整。
• 尝试使用不同的分布式数据并行（DDP）后端，例如 torch.distributed.nn.parallel.DistributedDataParallel。

结论

通过使用 map_location 参数，我们可以成功地将使用单GPU预训练的参数加载到具有多GPU的机器上。遵循本文中提供的步骤，可以避免常见的错误并实现无缝的加载过程。

常见问题解答

1. 如何选择正确的GPU？

map_location 参数接受一个整数作为输入，指定要加载模型的GPU设备的索引。

2. 加载后是否需要对模型进行任何修改？

在大多数情况下，不需要对加载的模型进行任何修改。

3. map_location 参数在哪里可用？

map_location 参数可用于 torch.load() 和 torch.save() 函数。

4. 如何处理不同GPU之间参数大小不匹配的问题？

如果不同GPU上的参数大小不匹配，可以使用 strict=False 选项加载模型，它将忽略大小不匹配。

5. 为什么使用多GPU进行训练？

使用多GPU可以提高训练速度，尤其是在处理大型数据集时。