记多任务基础模型的常见bug和debug历程-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了记多任务基础模型的常见bug和debug历程。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

背景

最近一年实在是忙得焦头烂额，好久没更新了，最近被各种大模型和基础模型逼上了悬崖，既然打不过那就加入，不然会后悔。虽然之前有一些多任务模型的基础，但面对基础模型的开发，对于完全不同的设计和开发范式，刚开始就碰壁了，主要是关于DDP， torch版本以及多任务模型设计之间的兼容问题。

BUG历程

Bug1: RuntimeError: Output 0 of SliceBackward0 is a view and is being modified inplace. This view is the output of a function that returns multiple views. Such functions do not allow the output views to be modified inplace. You should replace the inplace operation by an out-of-place one.

解说：此bug诞生于DDP模式下，YOLOX解耦头解码计算loss这个过程。其问题主要还是在于torch 1.10本身的bug，这个bug在torch1.11之后被修复，1.9以及更低的版本也同样没有此bug。虽然网上大家的做法都是对于Output，clone一个新的变量，但这个做法在DDP模式下的YOLOX效果很差，学会导致学习过程放缓，具体原因不详，暂时没空去深究，我的建议是不要用torch 1.10。

Bug2: 模型内部组件报错，也就是nn.Module下的模型未使用的自定义模块报错。

解说：此bug问题还是跟DDP有关，

model_train = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model_train, device_ids=[local_rank],
                                                                    find_unused_parameters=True)

当我们令find_unused_parameters为True时，如果我们的torch版本为1.10以下的，由于我们的模型是多任务基础模型，那么一个epoch我们只会使用其中一个或几个任务头，还剩下一些任务头虽然已经被定义，但当前epoch是不会参与反向传播的，那么就会报错。解决方案为：将没有参与反向传播的任务头的输出 * 0并将ground-truth设置为0，让未参与反向传播的任务头执行伪正向传播+反向传播，但这么做的弊端是会增加显存占用。我建议的解决方案是使用torch 1.11及以上的版本，因为torch forum上官方说他们在1.10的版本里已经解决了这个bug，允许DDP模式下未参与反向传播的参数的存在，但Bug1中提到了1.10的问题，那么我建议使用1.11及以上的版本。

Bug3: Multiple GPU model getting RuntimeError: Caught RuntimeError in replica 0 on device 0

解说：用DDP，别用DP，当然前提是你的机子是linux的。Windows+DP模式下不会有这个问题，Windows选手不用担心。

Bug4: RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered, Assertion `input_val >= zero && input_val <= one` failed.

解说：这是个常见的索引溢出问题，但索引溢出只是表面原因。常见的解决方案是检查类别数量和模型任务头的大小是否一致，以及在目标检测任务中，bounding box的范围是否在图像大小内。要么就是sqrt的参数小于0。如果你使用了YOLOX中的SimOTA算法，那么也有可能是学习率太大的原因，目前这个问题在官方仓库中仍然没有被解决，主流的方法是调小学习率。当然，也有同学的问题是由于用了混合精度训练。但是，如果你检查过不是上述原因了，而且这个Bug伴随着Bug5一块来，那么就不是这么简单了，请看Bug5的解决方案。

Bug5: torch.distributed.elastic.multiprocessiong.erroes.ChildFailedError

解说：此bug也是DDP模式下的一个多线程同步的问题，此类问题的解决方案：1.查看安装的包是否与要求的一致。2.更改batch的大小。3.查看其中是否有某一个gpu被占用。4. 也有可能是用了混合精度训练导致的，很迷。

torch.distributed.elastic.multiprocessing.api.SignalException: Process 40121 got signal: 1

在pytorch的多GPU并行时，会有概率会出现以上的问题，当关闭会话窗口的时候，相应的并行程序也就终止了。

一种解决方法使用tmux,

tmux的使用方法：

Tmux的启动:tmux

带有名字的启动：tmux new -s 名称

退出：exit

分离会话：tmux detach

重新会话：tmux a -t 名称

Kill会话：tmux kill-session -t 名称

切换：tmux switch -t 名称

重命名：tmux rename-session -t 名称名称1

至于为什么，可以了解一下报错的原因以及tmux的原理。

Bug6: 使用混合精度+YOLOX的SimOTA或YOLOv8的TaskAssigner做正样本匹配时loss为nan

解说：使用梯度截断来解决此问题。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-455307.html

scaler.scale(loss_value).backward()
scaler.unscale_(optimizer)  # unscale gradients
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model_train.parameters(), max_norm=10.0)  
scaler.step(optimizer)
scaler.update()