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PyTorch混合精度原理及如何开启该方法

2022-06-26 06:01:00 【Le0v1n】

1. 前置知识

在PyTorch中默认的精度的Float32，即32位浮点数。

使用自动混合精度（Automatic Mixed Precision）的目的是让模型在训练时，Tensor的精度设置为16而不是32。因为32的精度对于模型学习来说，没什么必要。

在PyTorch1.6中已经内置的混合精度的包，如下：

from torch.cuda.amp import Scaler, autocast

自动混合精度，也就是torch.FloatTensor和torch.HalfTensor的混合。

1.1 关于数据类型的思考

思考一个问题：为什么不使用纯torch.FloatTensor或者纯torch.HalfTensor？

要想回答这个问题，我们首先需要知道这两种数据类型有什么特点，确切来说它俩各自有什么优势和劣势。

torch.HalfTensor的优势就是存储小、计算快、更好的利用CUDA设备。因此训练的时候可以减少显存的占用。由于计算简单，训练速度更快。根据NVIDIA官方的介绍，在某些设备上，使用此精度模型的训练速度可以加速一倍。
torch.HalfTensor的劣势就是：
- 数值范围小（更容易Overflow / Underflow）-> 有时会导致loss变为nan，从而无法训练
- 存在舍入误差（Rounding Error，导致一些微小的梯度信息达不到16bit精度的最低分辨率，从而丢失）
torch.FloatTensor的优点是没有torch.HalfTensor那样的缺点
torch.FloatTensor的缺点就是占用显存大，训练速度慢

可见，当有优势的场景尽量使用torch.HalfTensor可以加速训练。

1.2 消除`torch.HalfTensor`缺点的两种方案

为了消除torch.HalfTensor的劣势，一般会有两种方案。

1.2.1 方案1：`torch.cuda.amp.GradScaler`

梯度scale（缩放），使用的工具为torch.cuda.amp.GradScaler，通过放大loss的值来防止梯度的underflow（这仅仅使用在梯度反向传播时，在optimizer进行更新权重时还是要把放大的梯度再unscale回去）

梯度回传 -> scale -> 放大梯度
更新参数 -> 不使用scaled的梯度

1.2.2 方案2：`autocast()`的上下文管理器或装饰器

上下文管理器 -> with autocast():
装饰器 -> @autocast()

回落到torch.FloatTensor，这就是混合一词的由来。那怎么知道什么时候用torch.FloatTensor，什么时候用半精度浮点型呢？这是PyTorch框架决定的，在PyTorch 1.6的AMP上下文（或装饰器）中，如下操作中tensor会被自动转化为半精度浮点型的torch.HalfTensor：

操作	说明
`__matmul__`	$\odot$
`addbmm`	批次的矩阵 $\otimes$
`addmm`	`torch.addmm(input, mat1, mat2)`，mat1和mat2执行矩阵乘法，结果与input相加
`addmv`	`torch.addmv(input, mat, vec)` -> mat和vec执行 $\odot$ ，再将结果与input相加
`addr`	`torch.addr(input, vec1, vec2)` -> vec1 $\otimes$ vec2 + input
`baddbmm`	`torch.baddbmm(input, batch1, batch2)` -> batch1 $\odot$ batch2 + input
`bmm`	`torch.bmm(input, mat2)` -> input $\odot$ mat2
`chain_matmul`	`torch.chain_matmul(*matrices)` -> 返回NN二维张量的矩阵乘积。该乘积使用矩阵链序算法有效计算，该算法选择在算术运算方面产生最低成本的顺序
`conv1d`	一维卷积
`conv2d`	二维卷积
`conv3d`	三维卷积
`conv_transpose1d`	一维转置卷积
`conv_transpose2d`	二维转置卷积
`conv_transpose3d`	三维转置卷积
`linear`	线性层
`matmul`	`torch.matmul(input, other)` -> 两个tensor执行 $\odot$
`mm`	`torch.mm(input, mat2)` -> input $\otimes$ mat2
`mv`	`torch.mv(input, vec)` -> input $\odot$ vec
`prelu`	自学习的ReLU激活函数（ReLU的变体）

mm -> matrix & matrix
mv -> matrix & vector
不理解 $\odot$ 符号的含义可以看这篇博文：Computer Vision的论文中“圈加”、“圈乘”和“点乘”的解释
转置卷积推荐博文：转置卷积（Transposed Convolution）的介绍以及理论讲解
PReLU不明白可以看博文：深度学习中常用激活函数分析

2. PyTorch如何使用AMP（自动混合精度）

说白了就是：

autocast
GradScaler

掌握这两部分的使用就可以了。

2.1 autocast

正如前文所说，AMP需要使用torch.cuda.amp模块中的autocast类。

下面是一个标准的分类网络训练过程（不包含预测阶段）

# 创建model，默认是torch.FloatTensor
model = Net().to(device)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...)

for epoch in range(1, args.epochs+1):  # epoch -> [1, epochs]
	if rank == 0:  # 在主进程中使用tqdm对dataloader进行包装
		data_loader = tqdm(data_loader, file=sys.stdout)
		
	for step, inputs, labels in enumerate(data_loader):  # 迭代data_loader
	    optimizer.zero_grad()  # 首先清空优化器中的梯度残留
	    pred = model(input.to(device))  # 网络正向传播获取预测结果
	    loss = loss_fn(pred, labels.to(device))  # 使用loss函数计算预测值和GT直接的差距，从而计算出loss
	    
	    loss.backward()  # 计算完loss后进行反向传播
	    
        if rank == 0:  # 在主进程中打印训练信息
            data_loader.desc = f"[train]epoch {
      epoch}/{
      opt.n_epochs} | lr: {
      optimizer.param_groups[0]['lr']:.4f} | mloss: {
      round(mean_loss.item(), 4):.4f}"

        # 每张卡判断自己求出来的loss是否为有限数据
        if not torch.isfinite(loss):
            print(f"WARNING: non-finite loss, ending training! loss -> {
      loss}")
            sys.exit(1)  # 如果loss为无穷 -> 退出训练

        # 每张卡判断自己求出来的判断loss是否为nan
        if torch.isnan(loss):
            print(f"WARNING: nan loss, ending training! loss -> {
      loss}")
            sys.exit(1)  # 如果nan为无穷 -> 退出训练

        optimizer.step()  # 最后优化器更新参数

如果要使用AMP，则也是非常简单的，如下所示：

from torch.cuda.amp import autocast

# 创建model，默认是torch.FloatTensor
model = Net().to(device)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...)

for epoch in range(1, args.epochs+1):  # epoch -> [1, epochs]
	if rank == 0:  # 在主进程中使用tqdm对dataloader进行包装
		data_loader = tqdm(data_loader, file=sys.stdout)
		
	for step, inputs, labels in enumerate(data_loader):  # 迭代data_loader
	    optimizer.zero_grad()  # 首先清空优化器中的梯度残留
	    """ 仅仅在前向推理和求loss的时候开启autocast即可！ """
	    with autocast():  # 建立autocast的上下文语句
		    pred = model(input.to(device))  # 网络正向传播获取预测结果
		    loss = loss_fn(pred, labels.to(device))  # 使用loss函数计算预测值和GT直接的差距，从而计算出loss
	    
	    loss.backward()  # 计算完loss后进行反向传播
	    
        if rank == 0:  # 在主进程中打印训练信息
            data_loader.desc = f"[train]epoch {
      epoch}/{
      opt.n_epochs} | lr: {
      optimizer.param_groups[0]['lr']:.4f} | mloss: {
      round(mean_loss.item(), 4):.4f}"

        # 每张卡判断自己求出来的loss是否为有限数据
        if not torch.isfinite(loss):
            print(f"WARNING: non-finite loss, ending training! loss -> {
      loss}")
            sys.exit(1)  # 如果loss为无穷 -> 退出训练

        # 每张卡判断自己求出来的判断loss是否为nan
        if torch.isnan(loss):
            print(f"WARNING: nan loss, ending training! loss -> {
      loss}")
            sys.exit(1)  # 如果nan为无穷 -> 退出训练

        optimizer.step()  # 最后优化器更新参数

当进入autocast的上下文后，上面列出来的那些CUDA操作（1.2.2 方案2中的表格）会把tensor的dtype转换为torch.HalfTensor，从而在不损失训练精度的情况下加快运算。

刚进入autocast的上下文时，tensor可以是任何类型，不需要在model或者inputs上手工调用.half()，PyTorch框架会自动帮你完成，这也是自动混合精度中自动一词的由来。

另外一点就是，autocast上下文应该只包含网络的前向过程（包括loss的计算），而不要包含反向传播，因为反向传播的操作（operations）会使用和前向操作相同的类型。

2.2 autocast报错

有的时候，代码在autocast上下文中会报如下的错误：

Traceback (most recent call last):
......
  File "/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 722, in _call_impl
    result = self.forward(*input, **kwargs)
......
RuntimeError: expected scalar type float but found c10::Half

在模型的forward函数上面添加autocast()装饰器，以MobileNet v3 Small为例：

from torch.cuda.amp import autocast


class MobileNetV3(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=27, sample_size=112, dropout=0.2, width_mult=1.0):
        super(MobileNetV3, self).__init__()
        input_channel = 16
        last_channel = 1024
		# 各种网络定义...
		# 各种网络定义...

    @autocast()
    def forward(self, x):  # 这时MobileNet v3 Small总的forward，在这个函数上面加上autocast()装饰器即可
        x = self.features(x)

        x = x.view(x.size(0), -1)

        x = self.classifier(x)
        return x

需要注意的是：

仅在最终的forward函数上加上即可，不需要在内部其他的forward函数上加autocast()装饰器了

2.3 GradScaler

别忘了前面提到的梯度scaler模块呀，需要在训练最开始之前实例化一个GradScaler对象。因此PyTorch中经典的AMP使用方式如下：

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler

# 在训练最开始之前实例化一个GradScaler对象
scaler = GradScaler()

for epoch in range(1, args.epochs+1):  # epoch -> [1, epochs]
	if rank == 0:  # 在主进程中使用tqdm对dataloader进行包装
		data_loader = tqdm(data_loader, file=sys.stdout)
		
	for step, inputs, labels in enumerate(data_loader):  # 迭代data_loader
	    optimizer.zero_grad()  # 首先清空优化器中的梯度残留（不变）
	    """ 仅仅在前向推理和求loss的时候开启autocast即可！ """
	    with autocast():  # 建立autocast的上下文语句
		    pred = model(input.to(device))  # 网络正向传播获取预测结果
		    loss = loss_fn(pred, labels.to(device))  # 使用loss函数计算预测值和GT直接的差距，从而计算出loss
        
        # 使用scaler先对loss进行放大，再反向传播放大后的梯度
        scaler.scale(loss).backward()  
	    
        if rank == 0:  # 在主进程中打印训练信息
            data_loader.desc = f"[train]epoch {
      epoch}/{
      opt.n_epochs} | lr: {
      optimizer.param_groups[0]['lr']:.4f} | mloss: {
      round(mean_loss.item(), 4):.4f}"

        # 每张卡判断自己求出来的loss是否为有限数据
        if not torch.isfinite(loss):
            print(f"WARNING: non-finite loss, ending training! loss -> {
      loss}")
            sys.exit(1)  # 如果loss为无穷 -> 退出训练

        # 每张卡判断自己求出来的判断loss是否为nan
        if torch.isnan(loss):
            print(f"WARNING: nan loss, ending training! loss -> {
      loss}")
            sys.exit(1)  # 如果nan为无穷 -> 退出训练

        
        # scaler.step() 首先把梯度的值unscale回来.
        # 如果梯度的值不是 infs 或者 NaNs, 那么调用optimizer.step()来更新权重,
        # 否则，忽略step调用，从而保证权重不更新（不被破坏）
        """ 这句话是这样理解的： 1. 首先把梯度的值缩放回原来的样子 2. 如果梯度值不是infs或nan，那么就会自动调用optimizer.step()来更新权重 3. 如果梯度值是infs或nan，则不进行optimizer.step() -> 保证权重不被破环（这样明显错误的梯度会让权重直接损坏！） 而scaler.update()这句话的含义是：根据loss的情况让scaler的放大系数动态调整 """
        scaler.step(optimizer)
        scaler.update()

scaler的大小在每次迭代中动态的估计，为了尽可能的减少梯度underflow，scaler应该更大；但是如果太大的话，半精度浮点型的tensor又容易overflow（变成inf或者nan）。所以动态估计的原理就是在不出现inf或者NaN梯度值的情况下尽可能的增大scaler的值——在每次scaler.step(optimizer)中，都会检查是否有inf或NaN的梯度出现：

如果出现了inf或者nan，scaler.step(optimizer)会忽略此次的权重更新（不调用optimizer.step() )，并且将scaler的大小缩小（乘上backoff_factor）
如果没有出现inf或者nan，那么权重正常更新（调用optimizer.step() )，并且当连续多次（growth_interval指定）没有出现inf或者nan，则scaler.update()会将scaler的大小增加（乘上growth_factor）

可以使用PyTorch项目规范来简化开发：https://github.com/deepVAC/deepvac/。

3. 注意事项

3.1 `loss`出现`inf`或`nan`

可以不使用GradScaler -> 直接使用autocast()上下文管理器，然后loss.backward() -> optimizer.step()
loss scale时梯度偶尔overflow可以忽略，因为amp会检测溢出情况并跳过该次更新（如果自定义了optimizer.step的返回值，会发现溢出时step返回值永远是None），scaler下次会自动缩减倍率，如果长时间稳定更新，scaler又会尝试放大倍数
一直显示overflow而且loss很不稳定的话就需要适当调小学习率（建议10倍往下调），如果loss还是一直在波动，那可能是网络深层问题了。

3.2 使用AMP后速度变慢

可能的原因如下：

单精度和半精度之间的转换开销，不过这部分开销比较小，相比之下半精度减少的后续计算量可以cover住
梯度回传时的数值放大和缩小，即加了scaler会变慢，这部分开销应该是蛮大的，本身需要回传的参数梯度就很多，再加上乘法和除法操作，但是如果不加scaler，梯度回传的时候就容易出现underflow（16 bit能表示的精度有限，梯度值太小丢失信息会很大），所以不加scaler最后的结果可能会变差。整体来讲这是一个balance问题，属于时间换空间。