pytorch锁死在dataloader(训练时卡死)

编辑: admin 分类: python 发布时间: 2021-12-24 来源:互联网

1.问题描述

2.解决方案

（1）Dataloader里面不用cv2.imread进行读取图片，用cv2.imread还会带来一系列的不方便，比如不能结合torchvision进行数据增强，所以最好用PIL 里面的Image.open来读图片。（并不适用本例）

（2）将DataLoader 里面的参变量num_workers设置为0，但会导致数据的读取很慢，拖慢整个模型的训练。（并不适用本例）

（3）如果用了cv2.imread，不想改代码的，那就加两条语句，来关闭Opencv的多线程：cv2.setNumThreads(0)和cv2.ocl.setUseOpenCL(False)。加了这两条语句之后，并不影响模型的训练。（并不适用本例）

（4）这种情况应该是属于pytorch多线程锁死，在github上看到有该问题，但是没有解决的。

参考建议

首先确保num_works数量低于CPU数量(如果使用Kubernetes，则设置为pod)，但是设置得足够高，使数据随时可以用于下一次迭代。

如果GPU在t秒内运行每个迭代，而每个dataloader worker加载/处理单个批处理需要N*t秒，那么您应该将num_workers设置为至少N，以避免GPU停滞。当然，系统中至少要有N个cpu。

不幸的是，如果Dataloader使用任何使用K个线程的库，那么生成的进程数量就会变成num_workersK = NK。这可能比计算机中的cpu数量大得多。这会使pod节流，而Dataloader会变得非常慢。这可能导致Dataloader不返回批处理每t秒，导致GPU暂停。

避免K个线程的一种方法是通过OMP_NUM_THREADS=1 MKL_NUM_THREADS=1 python train.py调用主脚本。这就限制了每个Dataloader工作程序只能使用一个线程，从而避免了使机器不堪重负。你仍然需要有足够的num_workers来满足GPU的需要。

您还应该在_get_item__中优化您的代码，以便每个worker在较短的时间内完成其批处理。请确保worker完成批处理的时间不受从磁盘读取训练数据的时间(特别是当您从网络存储中读取数据时)或网络带宽(当您从网络磁盘读取数据时)的影响。如果您的数据集很小，并且您有足够的RAM，那么可以考虑将数据集移动到RAM(或/tmpfs)中，并从那里读取数据以进行快速访问。对于Kubernetes，您可以创建一个RAM磁盘(在Kubernetes中搜索emptyDir)。

如果你已经优化了你的_get_item__代码，并确保磁盘访问/网络访问不是罪魁祸首，但仍然会出现问题，你将需要请求更多的cpu(为了一个Kubernetes pod)，或者将你的GPU移动到拥有更多cpu的机器上。

另一个选项是减少batch_size，这样每个worker要做的工作就会减少，并且可以更快地完成预处理。后一种选择在某些情况下是不可取的，因为会有空闲的GPU内存不被利用。

你也可以考虑离线做一些预处理，减轻每个worker的负担。例如，如果每个worker正在读取一个wav文件并计算音频文件的谱图，那么可以考虑离线预先计算谱图，只从工作者的磁盘中读取计算的谱图。这将减少每个worker的工作量。

你也可以考虑将dataloader里的设置pin_memory=False。

补充：pytorch加载训练数据集dataloader操作耗费时间太久，该如何解决？

笔者在使用pytorch加载训练数据进行模型训练的时候，发现数据加载需要耗费太多时间，该如何缩短数据加载的时间消耗呢？经过查询相关文档，

总结实际操作过程如下：

1、尽量将jpg等格式的文件保存为bmp文件，可以降低解码时间；

2、dataloader函数中增加num_workers参数，该参数表示加载数据的线程数，建议设置为该系统中的CPU核心数，若CPU很强劲，而且内存很大，也可以考虑将该数值设置的更大一些。

train_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)

修改为：

train_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=multiprocessing.cpu_count())

虽然使用dataloader达到了iter（Dataset）的读取并行，但是没有实现在GPU运算时异步读取数据，可以考虑使用non_blocking实现。

dataloader = data.Dataloader(dataset, batch_size = batch_size, num_workers = workers)
for epoch in range(epochs):
    for batch_idx, (images, labels) in enumerate(dataloader):
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)

改为：

dataloader = data.Dataloader(dataset, batch_size = batch_size, num_workers = workers, pin_memory = True)
for epoch in range(epochs):
    for batch_idx, (images, labels) in enumerate(dataloader):
        images = images.to(device, non_blocking=True)
        labels = labels.to(device, non_blocking=True)

需要注意的是：只有pin_memory=True并且num_workers>0时non_blocking才会有效。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持hwidc。

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