if sync_bn and ngpus_per_node > 1 and distributed: model_train = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model_train) elif sync_bn: print("Sync_bn is not support in one gpu or not distributed.")
时间: 2024-01-29 19:04:03 浏览: 31
这段代码是用于实现 Sync Batch Normalization 的。在使用多 GPU 进行训练时,不同 GPU 上的 Batch Normalization 的统计量可能不同,因此需要进行同步,以确保模型的稳定性和收敛性。Sync Batch Normalization 具体实现方式是将 Batch Normalization 层替换为 SyncBatchNorm 层,该层会同步不同 GPU 上的 Batch Normalization 统计量,从而保证了模型的一致性。这段代码中通过判断是否启用了 Sync Batch Normalization,并且是否使用了多 GPU 进行分布式训练来决定是否需要将 Batch Normalization 层替换为 SyncBatchNorm 层。如果启用了 Sync Batch Normalization,但是只使用了一个 GPU 进行训练,或者使用了多 GPU 但是没有进行分布式训练,则会提示 Sync_bn is not support in one gpu or not distributed.
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解释 if sync_bn and ngpus_per_node > 1 and distributed: model_train = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model_train) elif sync_bn: print("Sync_bn is not support in one gpu or not distributed.")
这段代码是用于在分布式训练时启用同步批归一化(Sync Batch Normalization)。
如果设置了 `sync_bn` 为 True,同时当前机器上的 GPU 数量大于 1,且已经启用了分布式训练(即 `distributed` 为 True),则调用 `torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm` 方法启用同步批归一化。同步批归一化可以在分布式训练中保持各个进程上的均值和方差一致,从而提高训练效果和稳定性。
如果设置了 `sync_bn` 为 True,但是当前机器上的 GPU 数量为 1 或者没有启用分布式训练,则打印提示信息,表示无法启用同步批归一化。
最后,将启用或未启用同步批归一化的模型返回给 `model_train` 变量。
# setup synchronized BatchNorm for distributed training if args.distributed and args.sync_bn: if has_apex and use_amp == 'apex': # Apex SyncBN preferred unless native amp is activated model = convert_syncbn_model(model) else: model = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model) if args.local_rank == 0: _logger.info( 'Converted model to use Synchronized BatchNorm. WARNING: You may have issues if using ' 'zero initialized BN layers (enabled by default for ResNets) while sync-bn enabled.') if args.torchscript: assert not use_amp == 'apex', 'Cannot use APEX AMP with torchscripted model' assert not args.sync_bn, 'Cannot use SyncBatchNorm with torchscripted model' model = torch.jit.script(model) optimizer = create_optimizer_v2(model, **optimizer_kwargs(cfg=args))
这段代码是用于设置分布式训练中的同步批归一化(Synchronized BatchNorm)。在分布式训练中,多个计算设备上的模型参数需要进行同步更新,而批归一化层中的均值和方差也需要进行同步计算。
首先,代码检查了是否启用了分布式训练(args.distributed)和同步批归一化(args.sync_bn)。如果使用了Apex库并且使用了Apex混合精度训练(use_amp='apex'),则将模型转换为使用Apex库提供的同步批归一化方法(convert_syncbn_model)。否则,将使用PyTorch提供的SyncBatchNorm方法(torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm)将模型转换为使用同步批归一化。
接下来,如果启用了torchscript模式(args.torchscript),则使用torch.jit.script将模型转换为torchscript形式,以提高性能和部署效率。需要注意的是,在torchscript模式下无法使用Apex库的混合精度训练(use_amp='apex'),也无法使用SyncBatchNorm。
最后,根据给定的优化器参数(optimizer_kwargs(cfg=args)),创建优化器(create_optimizer_v2)来优化模型的参数。