mmengine/docs/zh_cn/common_usage/debug_tricks.md

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# 调试技巧
## 设置数据集的长度
在调试代码的过程中,有时需要训练几个 epoch例如调试验证过程或者权重的保存是否符合期望。然而如果数据集太大需要花费较长时间才能训完一个 epoch这种情况下可以设置数据集的长度。注意只有继承自 [BaseDataset](mmengine.dataset.BaseDataset) 的 Dataset 才支持这个功能,`BaseDataset` 的用法可阅读 [数据集基类BASEDATASET](../advanced_tutorials/basedataset.md)。
`MMPretrain` 为例(参考[文档](https://mmpretrain.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started.html)安装 MMPretrain
启动训练命令
```bash
python tools/train.py configs/resnet/resnet18_8xb16_cifar10.py
```
下面是训练的部分日志,其中 `3125` 表示需要迭代的次数。
```
02/20 14:43:11 - mmengine - INFO - Epoch(train) [1][ 100/3125] lr: 1.0000e-01 eta: 6:12:01 time: 0.0149 data_time: 0.0003 memory: 214 loss: 2.0611
02/20 14:43:13 - mmengine - INFO - Epoch(train) [1][ 200/3125] lr: 1.0000e-01 eta: 4:23:08 time: 0.0154 data_time: 0.0003 memory: 214 loss: 2.0963
02/20 14:43:14 - mmengine - INFO - Epoch(train) [1][ 300/3125] lr: 1.0000e-01 eta: 3:46:27 time: 0.0146 data_time: 0.0003 memory: 214 loss: 1.9858
```
关掉训练,然后修改 [configs/_base_/datasets/cifar10_bs16.py](https://github.com/open-mmlab/mmpretrain/blob/main/configs/_base_/datasets/cifar100_bs16.py) 中的 `dataset` 字段,设置 `indices=5000`
```python
train_dataloader = dict(
batch_size=16,
num_workers=2,
dataset=dict(
type=dataset_type,
data_prefix='data/cifar10',
test_mode=False,
indices=5000, # 设置 indices=5000表示每个 epoch 只迭代 5000 个样本
pipeline=train_pipeline),
sampler=dict(type='DefaultSampler', shuffle=True),
)
```
重新启动训练
```bash
python tools/train.py configs/resnet/resnet18_8xb16_cifar10.py
```
可以看到,迭代次数变成了 `313`,相比原先,这样能够更快跑完一个 epoch。
```
02/20 14:44:58 - mmengine - INFO - Epoch(train) [1][100/313] lr: 1.0000e-01 eta: 0:31:09 time: 0.0154 data_time: 0.0004 memory: 214 loss: 2.1852
02/20 14:44:59 - mmengine - INFO - Epoch(train) [1][200/313] lr: 1.0000e-01 eta: 0:23:18 time: 0.0143 data_time: 0.0002 memory: 214 loss: 2.0424
02/20 14:45:01 - mmengine - INFO - Epoch(train) [1][300/313] lr: 1.0000e-01 eta: 0:20:39 time: 0.0143 data_time: 0.0003 memory: 214 loss: 1.814
```
2023-08-03 15:45:30 +08:00
## 检查不参与 loss 计算的参数
使用多卡训练时,当模型的参数参与了前向计算,但没有参与 loss 的计算,程序会抛出下面的错误:
```
RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one. This error indicates that your module has parameters that were not used in producing loss. You can enable unused parameter detection by passing the keyword argument `find_unused_parameters=True` to `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`, and by
making sure all `forward` function outputs participate in calculating loss.
```
我们以[15 分钟上手 MMEngine](../get_started/15_minutes.md) 中定义的模型为例:
```python
class MMResNet50(BaseModel):
def __init__(self):
super().__init__()
self.resnet = torchvision.models.resnet50()
def forward(self, imgs, labels, mode):
x = self.resnet(imgs)
if mode == 'loss':
return {'loss': F.cross_entropy(x, labels)}
elif mode == 'predict':
return x, labels
```
将其修改为下面的代码:
```python
class MMResNet50(BaseModel):
def __init__(self):
super().__init__()
self.resnet = torchvision.models.resnet50()
self.param = nn.Parameter(torch.ones(1))
def forward(self, imgs, labels, mode):
x = self.resnet(imgs)
# self.param 参与了前向计算,但 y 没有参与 loss 的计算
y = self.param + x
if mode == 'loss':
return {'loss': F.cross_entropy(x, labels)}
elif mode == 'predict':
return x, labels
```
使用两张卡启动训练
```bash
torchrun --nproc-per-node 2 examples/distributed_training.py --launcher pytorch
```
程序会抛出上面提到的错误。
我们可以通过设置 `find_unused_parameters=True` 来解决这个问题,
```python
cfg = dict(
model_wrapper_cfg=dict(
type='MMDistributedDataParallel', find_unused_parameters=True)
)
runner = Runner(
model=MMResNet50(),
work_dir='./work_dir',
train_dataloader=train_dataloader,
optim_wrapper=dict(optimizer=dict(type=SGD, lr=0.001, momentum=0.9)),
train_cfg=dict(by_epoch=True, max_epochs=2, val_interval=1),
val_dataloader=val_dataloader,
val_cfg=dict(),
val_evaluator=dict(type=Accuracy),
launcher=args.launcher,
cfg=cfg,
)
runner.train()
```
重新启动训练,可以看到程序可以正常训练并打印日志。
但是,设置 `find_unused_parameters=True` 会让程序变慢,因此,我们希望找出这些参数并分析它们没有参与 loss 计算的原因。
可以通过设置 `detect_anomalous_params=True` 来打印未被使用的参数。
```python
cfg = dict(
model_wrapper_cfg=dict(
type='MMDistributedDataParallel',
find_unused_parameters=True,
detect_anomalous_params=True),
)
```
重新启动训练,可以看到日志中打印了未参与 loss 计算的参数。
```
08/03 15:04:42 - mmengine - ERROR - mmengine/logging/logger.py - print_log - 323 - module.param with shape torch.Size([1]) is not in the computational graph
```
在找到这些参数后,我们可以分析为什么这些参数没有参与 loss 的计算。
```{important}
只应在调试时设置 `find_unused_parameters=True``detect_anomalous_params=True`
```