swin transformer训练出错
1、在训练是swin transformer的训练过程中出现以下提醒
2、训练到第10个epoch出现以下情况函数不能实现，并保存了训练的权重
3、在换了一个数据集后（截取了部分coco公开数据集）该数据集的size不是一样大，不知道是什么原因出现以下问题
该回答引用ChatGPT
如有疑问，可以回复我！
1、这些提醒是关于Swin Transformer的训练过程中的一些信息和错误提示。具体来说：
"loss_rpn_cls", "loss_rpn_bbox", "loss_cls", "acc", "loss_bbox", "loss_mask", "loss"都是训练过程中的指标，用于衡量模型的性能。
"Saving checkpoint"表示正在保存训练的权重，"OSError"则提示保存失败，可能是由于权限或路径问题导致无法创建软链接。
2、训练到第10个epoch时，出现了保存checkpoint失败的情况，可能是由于无法创建软链接导致的。不过权重已经保存了，只是没有软链接到目标路径而已。
3、在更换数据集后，出现了数据处理的错误。具体来说，是在读取图片时返回了空值，导致无法计算img_shape。这可能是因为新数据集的大小不同，需要更改相关的数据处理流程来适应新数据集。
参考GPT和自己的思路：
1 您的第一个问题看起来像是一个警告而不是一个错误。警告中提到的“fused weight gradient mlp cuda’ module not found gradient accumulation fusion with weight gradient computation disabled”表明某些模块未被找到。它似乎与pytorch相关，这可能是因为您的pytorch版本不兼容所导致的。您可以尝试更新您的pytorch版本，或者查看模型代码以了解这些模块是如何使用的，然后尝试手动添加它们。如果您的模型在训练过程中仍然收敛，则可以忽略此警告。
2 您的第二个问题看起来像是由于某些权限限制导致的。请确保您有足够的权限来在文件系统中保存文件。您可以尝试将保存的路径更改为您具有写入权限的目录，并确保您的代码以管理员身份运行。此外，您还可以尝试使用其他文件格式（例如.h5或.pkl）来保存您的模型。
3 您的第三个问题可能是因为您使用的数据集大小不同导致的。请确保您的代码可以处理不同大小的数据集。您可以尝试使用缩放或填充来使所有图像大小相同，或者在读取图像时调整输入大小。另外，请确保您的数据集已正确加载并分配给正确的变量。如果问题仍然存在，请查看相关代码以获取更多信息。
- 这篇文章讲的很详细，请看：Swin Transformer详解
- 您还可以看一下 白老师老师的Swin Transformer原理与代码精讲课程中的 Transformer的架构概述小节, 巩固相关知识点
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
- 提示提醒说明
提示中出现了cuda runtime error，通常情况下这种问题都是因为显存不足导致的。因为训练的过程中需要同时保存一些中间变量和参数，所以显存的使用量应该是很大的，而且训练的epoch数越多，中间结果也就越多，显存的占用也会越来越大。解决这个问题可以尝试以下几种方法：
- 缩小batch size，这样可以减少显存的使用量。
- 如果你有多个显卡，可以尝试使用多显卡并行。
- 修改模型架构，减小模型的大小和参数数量。
- 升级显卡和显存到更大的容量。
函数不能实现情况
如果函数不能实现的情况只会发生在某一个epoch的训练中，可以考虑将该epoch的训练权重保存下来，然后在重新开始训练的时候加载上一个可以继续训练的权重，接着训练。如果是多个epoch都出现了这个问题，需要进一步分析是哪些层或者哪些操作导致的异常，然后针对性地修改模型或者训练参数。数据集大小变化的原因
如果你截取了部分coco公开数据集，那么数据集的大小当然会变化。如果你使用的是图像数据，那么可以通过修改resize的大小来解决。如果你使用的是文本数据，那么需要重新对数据集进行处理，例如重新计算序列长度等。如果你使用的是其他类型数据，需要根据实际情况进行处理。
代码演示：
缩小batch size
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms, datasets
# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
...
def forward(self, x):
...
model = MyModel()
# 定义数据集
transform = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])
train_dataset = datasets.ImageFolder('path/to/train/dataset', transform=transform)
val_dataset = datasets.ImageFolder('path/to/val/dataset', transform=transform)
# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 定义训练和验证dataloader
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)
# 开始训练
for e in range(10):
model.train()
for i, batch_data in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
x, y = batch_data
x, y = x.cuda(), y.cuda()
logits = model(x)
loss = criterion(logits, y)
loss.backward()
optimizer.step()
# 在每个epoch结束后进行验证
model.eval()
with torch.no_grad():
total_correct = 0
total_samples = 0
for j, val_batch_data in enumerate(val_loader):
x_val, y_val = val_batch_data
x_val, y_val = x_val.cuda(), y_val.cuda()
logits_val = model(x_val)
_, pred = logits_val.max(dim=1)
total_correct += (pred == y_val).sum().item()
total_samples += pred.size(0)
val_acc = total_correct / total_samples
print('epoch=%d, val_acc=%.4f' % (e, val_acc))
多显卡并行
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
# 以下代码是在分布式环境下使用多GPU的情况下进行并行训练的示例
# 初始化分布式训练环境
torch.distributed.init_process_group('gloo', rank=rank, world_size=world_size)
# 定义模型和数据集
model = MyModel().to(rank)
model = DDP(model, device_ids=[rank])
train_dataset = ...
val_dataset = ...
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset, num_replicas=world_size, rank=rank)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, sampler=train_sampler, num_workers=4)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)
# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 开始训练
for e in range(10):
train_sampler.set_epoch(e)
model.train()
for i, batch_data in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
x, y = batch_data
x, y = x.to(rank), y.to(rank)
logits = model(x)
loss = criterion(logits, y)
loss.backward()
optimizer.step()
# 在每个epoch结束后进行验证
model.eval()
with torch.no_grad():
total_correct = 0
total_samples = 0
for j, val_batch_data in enumerate(val_loader):
x_val, y_val = val_batch_data
x_val, y_val = x_val.to(rank), y_val.to(rank)
logits_val = model(x_val)
_, pred = logits_val.max(dim=1)
total_correct += (pred == y_val).sum().item()
total_samples += pred.size(0)
val_acc = total_correct / total_samples
print('rank=%d, epoch=%d, val_acc=%.4f' % (rank, e, val_acc))
torch.save(model.module.state_dict(), 'path/to/model-%d.pkl' % rank)
修改模型架构
可以通过修改模型的层数、降低卷积核的数量、使用其他的网络结构等方式来降低模型的大小和参数数量，从而减小显存的使用量。
import torch
import torch.nn as nn
# 缩小卷积核数量
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = F.relu(x)
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = self.conv2(x)
x = F.relu(x)
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = self.conv3(x)
x = F.relu(x)
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)
x = self.fc1(x)
return x
升级显卡和显存容量
升级显卡和显存的容量是比较昂贵的操作，不过如果你需要训练的模型比较大或者数据量比较大，那么升级显卡和显存容量是必须的。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！