Some Tricks of PyTorch

Some Tricks of PyTorch

changelog

2019年11月29日: 更新一些模型设计技巧和推理加速的内容, 补充了下apex的一个介绍链接, ~~另外删了tfrecord, pytorch能用么? 这个我记得是不能, 所以删掉了~~(表示删掉:<)
2019年11月30日: 补充MAC的含义, 补充ShuffleNetV2的论文链接
2019年12月02日: 之前说的pytorch不能用tfrecord, 今天看到https://www.zhihu.com/question/358632497下的一个回答, 涨姿势了
2019年12月23日: 补充几篇关于模型压缩量化的科普性文章
2020年2月7日: 从文章中摘录了一点注意事项, 补充在了代码层面小节
2020年4月30日:
- 添加了一个github的文档备份
- 补充了卷积层和BN层融合的介绍的链接
- 另外这里说明下, 对于之前参考的很多朋友的文章和回答, 没有把链接和对应的内容提要关联在一起, 估计会导致一些朋友阅读时相关的内容时的提问, 无法问到原作者, 这里深感抱歉.
- 调整部分内容, 将内容尽量与参考链接相对应
2020年5月18日: 补充一些关于PyTorch节省显存的技巧. 同时简单调整格式. 另外发现一个之前的错误: non_blocking=False 的建议应该是 non_blocking=True .

PyTorch提速

原始文档:https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/ugysgn

声明: 大部分内容来自知乎和其他博客的分享, 这里只作为一个收集罗列. 欢迎给出更多建议.

知乎回答(欢迎点赞哦):

pytorch dataloader数据加载占用了大部分时间, 各位大佬都是怎么解决的? - 人民艺术家的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/307282137/answer/907835663
使用pytorch时, 训练集数据太多达到上千万张, Dataloader加载很慢怎么办? - 人民艺术家的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/356829360/answer/907832358

预处理提速

尽量减少每次读取数据时的预处理操作, 可以考虑把一些固定的操作, 例如 resize , 事先处理好保存下来, 训练的时候直接拿来用
Linux上将预处理搬到GPU上加速:
- NVIDIA/DALI :https://github.com/NVIDIA/DALI

IO提速

使用更快的图片处理

opencv 一般要比 PIL 要快
对于 jpeg 读取, 可以尝试 jpeg4py
存 bmp 图(降低解码时间)

小图拼起来存放(降低读取次数)

对于大规模的小文件读取, 建议转成单独的文件, 可以选择的格式可以考虑: TFRecord（Tensorflow） , recordIO（recordIO） , hdf5 , pth , n5 , lmdb 等等(https://github.com/Lyken17/Efficient-PyTorch#data-loader)

TFRecord :https://github.com/vahidk/tfrecord
借助 lmdb 数据库格式:

预读取数据

预读取下一次迭代需要的数据

【参考】

如何给你PyTorch里的Dataloader打鸡血 - MKFMIKU的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/66145913
给pytorch 读取数据加速 - 体hi的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/72956595

借助内存

直接载到内存里面, 或者把把内存映射成磁盘好了

【参考】

参见 https://zhuanlan.zhihu.com/p/66145913 的评论中 @雨宫夏一的评论

借助固态

把读取速度慢的机械硬盘换成 NVME 固态吧～

【参考】

如何给你PyTorch里的Dataloader打鸡血 - MKFMIKU的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/66145913

训练策略

低精度训练

在训练中使用低精度( FP16 甚至 INT8 、二值网络、三值网络)表示取代原有精度( FP32 )表示
- NVIDIA/Apex :
  - https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/100135729
  - https://github.com/nvidia/apex
  - Pytorch 安装 APEX 疑难杂症解决方案 - 陈瀚可的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/80386137
  - http://kevinlt.top/2018/09/14/mixed_precision_training/

代码层面

torch.backends.cudnn.benchmark = True
Do numpy-like operations on the GPU wherever you can
Free up memory using del
Avoid unnecessary transfer of data from the GPU
Use pinned memory, and use non_blocking=True to parallelize data transfer and GPU number crunching
- 文档：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module.to
- 关于 non_blocking=True 的设定的一些介绍：Pytorch有什么节省显存的小技巧？ - 陈瀚可的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/274635237/answer/756144739
网络设计很重要, 外加不要初始化任何用不到的变量, 因为 PyTorch 的初始化和 forward 是分开的, 他不会因为你不去使用, 而不去初始化
合适的 num_worker : Pytorch 提速指南 - 云梦的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/39752167(这里也包含了一些其他细节上的讨论)

模型设计

来自 ShuffleNetV2 的结论:(内存访问消耗时间, memory access cost 缩写为 MAC )

卷积层输入输出通道一致: 卷积层的输入和输出特征通道数相等时 MAC 最小, 此时模型速度最快
减少卷积分组: 过多的 group 操作会增大 MAC, 从而使模型速度变慢
减少模型分支: 模型中的分支数量越少, 模型速度越快
减少 element-wise 操作: element-wise 操作所带来的时间消耗远比在 FLOPs 上的体现的数值要多, 因此要尽可能减少 element-wise 操作( depthwise convolution 也具有低 FLOPs 、高 MAC 的特点)

其他:

降低复杂度: 例如模型裁剪和剪枝, 减少模型层数和参数规模
改模型结构: 例如模型蒸馏, 通过知识蒸馏方法来获取小模型

推理加速

半精度与权重量化

在推理中使用低精度( FP16 甚至 INT8 、二值网络、三值网络)表示取代原有精度( FP32 )表示:

TensorRT 是 NVIDIA 提出的神经网络推理(Inference)引擎, 支持训练后 8BIT 量化, 它使用基于交叉熵的模型量化算法, 通过最小化两个分布的差异程度来实现
Pytorch1.3 开始已经支持量化功能, 基于 QNNPACK 实现, 支持训练后量化, 动态量化和量化感知训练等技术
另外 Distiller 是 Intel 基于 Pytorch 开源的模型优化工具, 自然也支持 Pytorch 中的量化技术
微软的 NNI 集成了多种量化感知的训练算法, 并支持 PyTorch/TensorFlow/MXNet/Caffe2 等多个开源框架

【参考】:

有三AI:【杂谈】当前模型量化有哪些可用的开源工具?https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NDIyMjM1NA==&mid=2649037243&idx=1&sn=db2dc420c4d086fc99c7d8aada767484&chksm=8712a7c6b0652ed020872a97ea426aca1b06adf7571af3da6dac8ce991fd61001245e9bf6e9b&mpshare=1&scene=1&srcid=&sharer_sharetime=1576667804820&sharer_shareid=1d0dbdb37c6b95413d1d4fe7d61ed8f1&exportkey=A6g%2Fj50pMJYVXsedNyDVh9k%3D&pass_ticket=winxjBrzw0kHErbSri5yXS88yBx1a%2BAL9KKTG6Zt1MMS%2FeI2hpx%2BmeaLsrahnlOS#rd

网络 inference 阶段 Conv 层和 BN 层融合

【参考】

https://zhuanlan.zhihu.com/p/110552861
PyTorch本身提供了类似的功能, 但是我没有使用过, 希望有朋友可以提供一些使用体会:https://pytorch.org/docs/1.3.0/quantization.html#torch.quantization.fuse_modules
网络inference阶段conv层和BN层的融合 - autocyz的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/48005099

时间分析

Python 的 cProfile 可以用来分析.(Python 自带了几个性能分析的模块: profile , cProfile 和 hotshot , 使用方法基本都差不多, 无非模块是纯 Python 还是用 C 写的)

项目推荐

基于 Pytorch 实现模型压缩(https://github.com/666DZY666/model-compression):
- 量化:8/4/2 bits(dorefa)、三值/二值(twn/bnn/xnor-net)
- 剪枝: 正常、规整、针对分组卷积结构的通道剪枝
- 分组卷积结构
- 针对特征二值量化的BN融合

扩展阅读

PyTorch节省显存

原始文档:https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/nvffyf

整理自: Pytorch有什么节省内存(显存)的小技巧? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/274635237

尽量使用 `inplace` 操作

尽可能使用 inplace 操作, 比如 relu 可以使用 inplace=True . 一个简单的使用方法, 如下:

def inplace_relu(m):
    classname = m.__class__.__name__
    if classname.find('ReLU') != -1:
        m.inplace=True

model.apply(inplace_relu)

进一步, 比如ResNet和DenseNet可以将 batchnorm 和 relu 打包成 inplace , 在bp时再重新计算. 使用到了pytorch新的 checkpoint 特性, 有以下两个代码. 由于需要重新计算bn后的结果, 所以会慢一些.

删除loss

每次循环结束时删除 loss, 可以节约很少显存, 但聊胜于无. 可见如下issue: Tensor to Variable and memory freeing best practices

混合精度

使用 Apex 的混合精度计算. 可以节约一定的显存, 但是要小心一些不安全的操作如mean和sum:

NVIDIA/Apex :
- https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/100135729
- https://github.com/nvidia/apex
- Pytorch 安装 APEX 疑难杂症解决方案 - 陈瀚可的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/80386137
- http://kevinlt.top/2018/09/14/mixed_precision_training/

对不需要反向传播的操作进行管理

对于不需要bp的forward, 如validation 请使用 torch.no_grad , 注意 model.eval() 不等于 torch.no_grad() , 请看如下讨论: 'model.eval()' vs 'with torch.no_grad()'
将不需要更新的层的参数从优化器中排除

显存清理

torch.cuda.empty_cache() 这是 del 的进阶版, 使用 nvidia-smi 会发现显存有明显的变化. 但是训练时最大的显存占用似乎没变. 大家可以试试: How can we release GPU memory cache?
- 具体效果有待斟酌, 亲自行测试
可以使用 del 删除不必要的中间变量, 或者使用 replacing variables 的形式来减少占用.

梯度累加

把一个 batchsize=64 分为两个32的batch, 两次forward以后, backward一次. 但会影响 batchnorm 等和 batchsize 相关的层.

使用 `checkpoint` 技术

`torch.utils.checkpoint`

这是更为通用的选择.

【参考】

Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost

方法来自论文: Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost. 训练 CNN 时, Memory 主要的开销来自于储存用于计算 backward 的 activation, 一般的 workflow 是这样的

对于一个长度为 N 的 CNN, 需要 O(N) 的内存. 这篇论文给出了一个思路, 每隔 sqrt(N) 个 node 存一个 activation, 中需要的时候再算, 这样显存就从 O(N) 降到了 O(sqrt(N)).

对于越深的模型, 这个方法省的显存就越多, 且速度不会明显变慢.

PyTorch 我实现了一版, 有兴趣的同学可以来试试: https://github.com/Lyken17/pytorch-memonger

本文章首发在极市计算机视觉技术社区

【参考】: Pytorch有什么节省内存(显存)的小技巧? - Lyken的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/274635237/answer/755102181

相关工具

These codes can help you to detect your GPU memory during training with Pytorch. https://github.com/Oldpan/Pytorch-Memory-Utils
Just less than nvidia-smi? https://github.com/wookayin/gpustat

参考资料

Pytorch有什么节省内存(显存)的小技巧? - 郑哲东的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/274635237/answer/573633662
浅谈深度学习: 如何计算模型以及中间变量的显存占用大小 https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory
如何在Pytorch中精细化利用显存 https://oldpan.me/archives/how-to-use-memory-pytorch
Pytorch有什么节省显存的小技巧? - 陈瀚可的回答 - 知乎:https://www.zhihu.com/question/274635237/answer/756144739

其他技巧

设置随机数种子

def seed_torch(seed=1029):
    random.seed(seed)
    os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)
    np.random.seed(seed)
    torch.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed_all(seed) # if you are using multi-GPU.
    torch.backends.cudnn.benchmark = False
    torch.backends.cudnn.deterministic = True

seed_torch()

【参考】:https://www.zdaiot.com/MLFrameworks/Pytorch/Pytorch%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E7%A7%8D%E5%AD%90/

SikaStar/PyTorchTricks

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