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浅谈混合精度训练ImageNet

零、序

本文没有任何的原理和解读,只有一些实验的结论,对于想使用混合精度训练的同学可以直接参考结论白嫖,或者直接拿github上的代码(文末放送)。

一、引言

以前做项目的时候出现过一个问题,使用FP16训练的时候,只要BatchSize增加(LR也对应增加)的时候训练,一段时间后就会出现loss异常,同时val对应的明显降低,甚至直接NAN的情况出现,图示如下:

  • 这种是比较正常的损失和acc的情况,因为项目的数据非常长尾。

训练

  • 这种就是不正常的训练情况, val的损失不下降反而上升,acc不升反而降。

训练异常

  • 还有一种情况,就是训练十几个epoch以后,loss上升到非常大,acc为nan,后续训练都是nan,tensorboard显示有点问题,只好看ckpt的结果了。

训练nan

由于以前每周都没跑很多模型,问题也不是经常出现,所以以为是偶然时间,不过最近恰好最近要做一些transformer的实验,在跑imagenet baseline(R50)的时候,出现了类似的问题,由于FP16训练的时候,出现了溢出的情况所导致的。简单的做了一些实验,整理如下。

二、混合精度训练

混合精度训练,以pytorch 1.6版本为基础的话,大致是有3种方案,依次介绍如下:

1.模型和输入输出直接half,如果有BN,那么BN计算需要转为FP32精度,我上面的问题就是基于此来训练的,代码如下:

    if args.FP16:
        model = model.half()
        for bn in get_bn_modules(model):
            bn.float()
    ...

    for data in dataloader:
        if args.FP16:
            image, label = data[0].half()
            output = model(image)
            losses = criterion(output, label)

        optimizer.zero_grad()
        losses.backward()
        optimizer.step()

2.使用NVIDIA的Apex库,这里有O1,O2,O3三种训练模式,代码如下:

try:
    from apex import amp 
    from apex.parallel import convert_syncbn_model
    from apex.parallel import DistributedDataParallel as DDP 
except Exception as e:
    print("amp have not been import !!!")

if args.apex:
   model = convert_syncbn_model(model)

if args.apex:
   model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level=args.mode) 
   model = DDP(model, delay_allreduce=True)

...

for data in dataloader:
    image, label = data[0], data[1]
    batch_output = model(image)
    losses = criterion(batch_output, label)

    optimizer.zero_grad()
    if args.apex:
        with amp.scale_loss(losses, optimizer) as scaled_loss:
            scaled_loss.backward()
        optimizer.step()

3.pytorch1.6版本以后把apex并入到了自身的库里面,代码如下:

from torch.cuda.amp import autocast as autocast
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DataParallel

model = DataParallel(model, 
                        device_ids=[args.local_rank], 
                        find_unused_parameters=True)

if args.amp:
        scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()

for data in dataloader:
    image, label = data[0], data[1]

    if args.amp:
        with autocast():
            batch_output = model(image)
            losses = criterion(batch_output, label)

    if args.amp:
        scaler.scale(losses).backward()
        scaler.step(optimizer)
        scaler.update()

三、pytorch不同的分布式训练速度对比

  • 环境配置如下:

CPU Intel(R) Xeon(R) Platinum 8163 CPU @ 2.50GHz

GPU 8XV100 32G

cuda 10.2

pytorch 1.7.

pytorch分布式有两种不同的启动方法,一种是单机多卡启动,一种是多机多卡启动, ps: DataParallel不是分布式训练。

  • 多机启动
#!/bin/bash
cd $FOLDER;
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 python -W ignore -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 train_lanuch.py \
...
  • 单机启动
cd $FOLDER;
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 python -W ignore test.py \
--dist-url 'tcp://127.0.0.1:9966' \
--dist-backend 'nccl' \
--multiprocessing-distributed=1 \
--world-size=1 \
--rank=0 \
...

详细代码看文末的github链接。

实验一、num workers对于速度的影响

我的服务器是48个物理核心,96个逻辑核心,所以48的情况下,效果最好,不过增加和减少对于模型的影响不大,基本上按照CPU的物理核心个数来设置就可以。

num workers BatchSize FP16 epoch time
32 256 No 7:48
48 256 No 7:46
64 256 No 7:47

实验二、OMP和MKL对于速度的影响

OMP和MKL对于多机模式下的速度有轻微的影响,如果不想每个都去试,直接经验设置为1最合理。FP16大幅度提升模型的训练速度,可以节省⅖的时间。

OMP & MKL num workers BatchSize FP16 epoch time
1 48 256 No 7:47
2 48 256 No 7:51
4 48 256 No 7:50
1 48 256 Yes 4:46

实验三、单机和多机启动速度差异

单机和多机启动,对于模型的前向基本是没有影响的, 主要的差异是在loader开始执行的速度,多机比起单机启动要快2倍-5倍左右的时间。

四、不同混合精度训练方法对比

实验均在ResNet50和imagenet下面进行的,LR随着BS变换和线性增长,公式如下

Lr = Lr_{init} * \frac{BatchSize}{256}
  • 实验结果

模型FP16+BNFP32实验记录

模型 数据集 batchsize(所有卡的总数) 优化器 LearningRate top1@acc
ResNet50 ImageNet1k 256 SGD optimizer 0.1 75.40%
ResNet50 ImageNet1k 512 SGD optimizer 0.2 75.70%
ResNet50 ImageNet1k 1024 SGD optimizer 0.4 75.57%
ResNe50 ImageNet1k 2048 SGD optimizer 0.8 NaN
ResNet50 ImageNet1k 4096 SGD optimizer 1.6 NaN

很明显可以发现,单存使用FP16进行训练,但是没有loss缩放的情况下,当BS和LR都增大的时候,训练是无法进行的,直接原因就是因为LR过大,导致模型更新的时候数值范围溢出了,同理loss也就直接为NAN了,我尝试把LR调小后发现,模型是可以正常训练的,只是精度略有所下降。

Apex混合精度实验记录

模型 MODE 数据集 batchsize(所有卡的总数) 优化器 LearningRate top1@acc
ResNet50 O1(FP16训练,部分op,layer用FP32计算) ImageNet1k 4096 SGD optimizer 1.6 75.79%
ResNe50 O2 (FP16训练,BN用FP32计算) ImageNet1k 4096 SGD optimizer 1.6 75.59%
ResNet50 O3(几乎存FP16训练) ImageNet1k 4096 SGD optimizer 1.6 NaN

Apex O3模式下的训练情况和上面FP16的结论是一致的,存FP16训练,不管是否有loss缩放都会导致训练NaN,O2和O1是没有任何问题的,O2的精度略低于O1的精度。

AMP实验记录

模型 MODE 数据集 batchsize(所有卡的总数) 优化器 LearningRate top1@acc Time
ResNet50 APEX O1 ImageNet1k 4096 SGD optimizer 1.6 75.79% 8h42min32s
ResNe50 AMP ImageNet1k 4096 SGD optimizer 1.6 75.92% 8h26min45s

AMP自动把模型需要用FP32计算的层或者op直接转换,不需要显著性指定。精度比apex高,同时训练时间更少。

2-bit训练,ACTNN

简单的尝试了一下2bit训练,1k的bs是可以跑的,不过速度相比FP16跑,慢了太多,基本可以pass掉了。

附上一个比较合理的收敛情况

正常收敛情况

正常收敛情况2

五、结论

  • 如果使用分布式训练,使用pytorch 多机模式启动,收益比较高,如果你不希望所有卡都用的话,那么建议使用单机多卡的模式。
  • 如果使用FP16方式计算的话,那么无脑pytorch amp就可以了,速度和精度都比较有优势,代码量也不多。
  • 我的增强只用了随机裁剪,水平翻转,跑了90个epoch,原版的resnet50是跑了120个epoch,还有color jitter,imagenet上one crop的结果0.76012,和我的结果相差无几,所以分类任务(基本上最后是求概率的问题,图像,视频都work,已经验证过)上FP16很明显完全可以替代FP32。我跑了一个120epoch的版本,结果是0.767,吊打原版本结果了QAQ。
  • 如果跑小的bs,第一种FP16的方法完全是ok的,对于大的bs来说,使用AMP会使得模型的收敛更加稳定。
  • 代码在这里,自行取用。