gpu使用率影响pytorch模型复现

我发现我使用pytorch构建的模型，在gpu显存剩余充足的时候，多次重复运行跑出来的结果都是一致的。
一旦显存剩余较少的时候，多次跑出来的结果会发生变化，没办法复现之前的跑出来的结果，为什么呢

  • 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7510155
  • 你也可以参考下这篇文章：第一次使用pytorch程序的gpu加速【实测成功】
  • 同时，你还可以查看手册：pytorch 使用分布式数据并行和管道并行来训练变换器模型 中的内容
  • 除此之外, 这篇博客: pytorch使用多GPU训练常见问题、解决办法以及多卡保存模型时，模型预测得分不稳定的解决办法中的 后传 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

  • 如果你训练的是使用huggingface.co库中的方法去训练语言模型，你想在cpu上使用gpu上训练好的模型，进行预测，那么，加载模型时，需要先将模型由gpu的序列化形式转为cpu序列化形式，然后再使用huggingface.co库中的模型加载方式得到模型，例子：

    # 将gpu序列化转换为cpu序列化
model_state_dict = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))
#将模型的state_dict作为预训练模型加载的参数，相当于拿到了模型 
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(config.bert_name, state_dict=model_state_dict)
# 可以进行预测了
#pre = model(pre_data)

     

    参考：

    1.多gpu训练https://programtip.com/zh/art-45711

    2.保存与加载https://www.cnblogs.com/blog4ljy/p/11711173.html

    3.模型加载去预测：https://blog.csdn.net/Chris_zhangrx/article/details/86619834

    4.反向传播只能是标量：https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10616344.html

    5.多GPU训练：https://oldpan.me/archives/pytorch-to-use-multiple-gpus

     

     

  • 您还可以看一下 唐宇迪老师的深度学习框架-PyTorch实战课程中的 框架安装方法（CPU与GPU版本）小节, 巩固相关知识点
  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    问题分析： 根据提供的参考资料，可以初步得出以下可能的原因： 1. GPU显存剩余较少可能导致模型在重复运行时无法复现之前的结果。 2. 对于多GPU训练保存的模型，在单GPU环境下加载时可能出错。

    解决方案： 针对问题一，可以通过以下步骤来解决：

    1. 确保GPU显存充足。可以使用torch.cuda.memory_allocated()函数来查看当前CUDA设备上已分配的内存量，如果显存不足，可以考虑减少每次运行时所需的显存量，例如减小批量大小或减小模型的大小。

    2. 确保随机种子的一致性。如果在模型训练过程中使用了随机种子，确保每次运行时种子的数值相同，可以通过设置torch.manual_seed()来设置随机种子。

    3. 确保代码的一致性。在每次运行之前，确保代码没有发生变化，特别是涉及到模型定义、数据处理和训练过程的代码部分。如果代码发生了变化，可能会导致结果不一致。

    针对问题二，可以通过以下步骤来解决：

    1. 检查模型的保存方式。如果使用了多GPU训练保存的模型，确保保存时使用了DataParallel进行包装，以保证加载模型时的一致性。

    2. 在单GPU环境下加载模型时，可以自己重写加载函数，将模型权值参数前面带有module字符的问题进行修正。可以使用collections模块中的OrderedDict来对权值参数进行重新排序，确保加载时的一致性。

    以下是示例代码：

    import torch
from collections import OrderedDict

def myOwnLoad(model, checkpoint):
    modelState = model.state_dict()
    tempState = OrderedDict()
    for i in range(len(checkpoint.keys())-2):
        print(modelState.keys()[i], checkpoint.keys()[i])
        tempState[modelState.keys()[i]] = checkpoint[checkpoint.keys()[i]]

    model.load_state_dict(tempState)
    return model

    这是一种根据实际情况自定义加载函数的方式，将model的权值参数与checkpoint中的对应参数进行匹配，确保加载时的一致性。可以根据实际情况对加载函数中的其他部分进行修改。

    综上所述，以上是针对"GPU显存使用率对于pytorch模型复现的影响"问题的解决方案。

你有没有 进行模型评估 , 或者你用我这套代码试一下 , https://blog.csdn.net/qq_33681891/article/details/131419860

当GPU显存足够的时候,模型有足够的空间分配batch内存、缓存等。运算过程高效稳定,结果一致。
当显存不足时,PyTorch 需要重复使用GPU内存。容易导致数据在运算过程中被覆盖、修改,模型参数也可能被改变。
由于内存重用和缓存竞争,运算速度变慢不稳定,容易造成非确定性结果。
你可以更新最新GPU驱动,优化显存使用

分析：
1、数据并行化：如果模型使用数据并行化来加速计算，那么在显存剩余较少时，可能会发生数据在不同并行计算过程中被缓存的方式不同，从而导致结果的细微差异。
2、随机性：如果模型中使用了随机算法（例如随机梯度下降），那么在相同的输入下，每次运行得到的结果可能会略有不同。这可能会在显存剩余较少时加剧。
3、硬件差异：不同的GPU硬件可能具有不同的缓存大小、内存带宽等特性，这可能会导致在相同的输入下，不同硬件上运行的结果略有不同。
建议：
1、确保每次运行时输入数据和模型的配置完全一致，包括数据集的顺序、超参数的设置等。
2、尝试增加显存的可用空间，例如通过调整模型的超参数、减少批量大小等方法来减少模型的内存消耗。
3、避免使用随机算法，例如使用确定的优化器或初始化方法。
4、使用固定的种子来初始化随机数生成器，以确保每次运行时生成的随机数序列相同。

gpu使用率影响pytorch模型复现
可以参考下，一样的问题
https://www.zhihu.com/question/609798703

在模型中使用了随机数，例如初始化权重、随机梯度下降等。这些随机操作可能会引入一定的不确定性，导致每次运行结果略有不同。在显存充足时，这种随机性的影响可能被掩盖，但在显存不足时，由于计算资源的限制，这种随机性的影响可能更加明显。
如果在训练过程中使用了数据并行技术（例如使用多个GPU并行处理数据），那么在每次运行时，数据的划分和组合可能会不同，这也会导致结果的变化。在显存充足时，这种变化可能被忽略，但在显存不足时，这种变化可能会对结果产生更明显的影响。

因为PyTorch在GPU显存不足时会进行内存管理，将之前计算过的结果从显存中清除，以便为新的计算腾出空间。因此，当显存剩余充足时，每次运行都会使用相同的初始状态，结果也会相同。但是，当显存不足时，之前的计算结果会被清除，导致每次运行的结果都不同。

显存不足时，导致策略不同，所以尽可能配置大显存的显卡

显存不足时，为了腾出空间，会重新初始化

当你使用PyTorch构建模型并在GPU上运行时，多次重复运行会得到一致的结果是正常的行为。这是由于相同的输入数据和相同的模型参数在相同的硬件设备上产生相同的输出。

然而，当显存剩余较少时，结果发生变化的情况可能是由于以下原因：

  1. 随机性：某些模型（例如神经网络）中可能存在随机性组件，例如权重初始化或者某些优化算法中的随机采样。在训练过程中，这些随机性组件会影响模型的输出，因此在不同的运行中会产生略微不同的结果。

  2. 数据加载：如果你的代码中有数据加载操作，并且每次运行时数据加载的顺序或方式可能会有所不同，那么结果也会有所不同。

  3. 非确定性操作：有些PyTorch操作在GPU上可能是非确定性的，即它们的输出可能会受到GPU计算的微小差异的影响，这可能会导致结果的微小变化。

为了增强复现性，你可以尝试以下几点：

  1. 设置随机种子：在代码的开头设置随机种子，可以确保在相同的随机条件下运行，得到相同的结果。例如，可以使用以下语句设置随机种子：
import random
import torch
import numpy as np

seed = 42
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False

  1. 确保数据加载的顺序和方式一致，可以使用相同的数据加载器和相同的数据预处理方式。

  2. 注意避免在模型中使用非确定性操作，或者在必要时使用固定的非确定性操作。

这些措施可以提高结果的复现性，但需要注意的是，当显存剩余较少时，由于硬件资源有限，也可能会导致结果的略微变化。

引用chatgpt内容作答：
在PyTorch中，GPU使用率对模型复现的影响可能与随机性和优化算法有关。以下是可能导致结果不稳定的几个因素：

1、随机性：在深度学习中，某些操作（例如参数初始化、数据增强等）可能涉及随机性，即使设置了相同的随机种子，也可能在不同的GPU使用率下产生不同的结果。这会导致模型的运行结果在不同的GPU显存使用情况下发生变化。

2、梯度优化：深度学习模型的训练是通过梯度下降等优化算法来更新模型参数的。当GPU显存不足时，可能会导致使用的优化算法不同，如使用更小的批量大小或其他调整策略，这可能会影响模型的优化路径，导致结果的变化。

3、自动并行计算：PyTorch会根据显存的使用情况自动进行并行计算，以优化GPU利用率。当显存剩余充足时，可能使用更大的批量大小或更复杂的并行计算策略，而在显存不足时，可能会自动调整这些参数，影响模型运算的顺序和方式，从而导致结果不一致。

为了尽量保持结果的一致性，你可以尝试以下方法：

1、设置随机种子：在开始训练前，使用torch.manual_seed()和torch.cuda.manual_seed_all()设置相同的随机种子，以确保在每次运行时随机性保持一致。

2、固定批量大小：尽量在不同的GPU显存使用情况下保持相同的批量大小，这样可以尽量保持优化算法的稳定性。

3、使用固定的优化器设置：在不同的运行中，确保使用相同的优化器设置（如学习率、动量等）。

4、尝试使用不同的GPU：在显存不足的情况下，尝试切换到其他显存充足的GPU，以查看是否影响了结果的稳定性。

完全消除随机性可能是不可能的，特别是在模型非常复杂或数据量较小的情况下。但通过上述方法，你应该能够尽量提高模型复现的稳定性。

来自GPT的回答：

当使用GPU进行深度学习模型训练时，显存的使用情况可以影响结果的复现性。下面是一些可能导致结果变化的因素：

随机性：某些操作在模型的训练过程中包含随机性，例如权重初始化、数据增强或者一些正则化技术（如Dropout）。这些随机性可能会导致在每次运行时得到不同的结果。

GPU并行性：在PyTorch中，默认情况下，某些操作会使用GPU的并行性以提高计算性能。然而，这可能会导致在不同GPU或者在同一GPU上的不同线程之间出现微小的差异，进而影响结果的复现性。

精度问题：在使用GPU进行计算时，浮点数计算存在精度限制。当显存剩余较少时，可能会发生舍入误差的累积，从而导致微小的差异累积并影响结果的复现性。

为了提高结果的复现性，你可以尝试以下方法：

设置随机种子：在开始训练前设置随机种子（torch.manual_seed和torch.cuda.manual_seed）来控制随机性，使每次运行时都使用相同的随机数序列。
python
Copy code
import torch
torch.manual_seed(123)
torch.cuda.manual_seed(123)
禁用一些使用随机性的操作：某些操作（如Dropout）在训练和推理时具有不同的行为。你可以通过设置模型的eval模式来禁用这些操作，以确保每次推理时的结果一致。
python
Copy code
model.eval()
确保使用相同的GPU：如果你有多个GPU可用，确保在每次运行时使用相同的GPU。
python
Copy code
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"  # 设置使用的GPU编号
减小批量大小或模型规模：如果显存剩余较少导致结果变化，你可以尝试减小批量大小或模型规模，以确保每次运行时都有足够的显存可用。
请注意，这些方法可能无法完全消除由显存使用率引起的结果变化，但可以显著减少变化的概率。

希望这些方法对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

以下答案参考newbing,回答由博主波罗歌编写：
这个问题可能是由于GPU的使用率不稳定导致的。当显存剩余充足时，模型的参数和计算都能完全存储在显存中，此时的计算过程是确定性的，因此多次运行结果是一致的。

然而，当显存剩余较少时，GPU可能需要频繁地将数据从内存传输到显存中，以及在计算过程中涉及到显存的动态分配和释放，这会导致计算过程不稳定。尤其是在使用批量大小较大的模型或者对GPU资源要求较高的任务时，显存的稳定性更为重要。

以下是一些可能导致GPU使用率不稳定的原因：

  1. 内存溢出：当显存剩余较少时，模型和数据的总大小超过了显存的容量，这会导致内存溢出。为了解决这个问题，可以尝试减少批量大小或者优化模型以减少显存占用。

示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 构建模型
model = nn.Linear(10, 10).cuda()

# 定义输入数据和标签
inputs = torch.randn(16, 10).cuda()
labels = torch.randn(16, 10).cuda()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    
    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, labels)
    
    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 输出训练状态
    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}")

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")
  1. 随机性操作：有些操作在计算过程中可能涉及到随机性，比如dropout、随机数据增强等。当显存剩余较少时，这些随机操作可能会导致结果的不稳定性。如果需要复现结果，可以尝试固定随机种子。

示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# 设置随机种子
torch.manual_seed(0)
np.random.seed(0)

# 构建模型
model = nn.Linear(10, 10).cuda()

# 定义输入数据和标签
inputs = torch.randn(16, 10).cuda()
labels = torch.randn(16, 10).cuda()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    
    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, labels)
    
    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 输出训练状态
    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}")

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")

总结来说，为了在GPU上复现结果，需要确保显存剩余充足，尽量减少显存占用；同时，还可以尝试固定随机种子等方法以提高结果的稳定性。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

当使用PyTorch在GPU上训练模型时，如果显存剩余充足，多次运行的结果通常是一致的。因为在相同的输入数据和模型参数情况下，PyTorch会使用相同的算法和顺序来进行计算，从而生成相同的结果。
然而，当显存剩余较少时，有时候会发生结果变化的情况。这是因为当显存不足时，PyTorch可能使用不同的策略来进行计算或使用较小的batch大小，从而导致结果的微小差异。
试试下面的方法：

  1. 确保使用相同的随机数生成器种子：在每次运行模型之前，在PyTorch中设置随机数生成器种子，这样每次运行都会获得相同的随机数序列。例如：torch.manual_seed(2022)。
  2. 设置CUDA随机种子：如果你在GPU上使用PyTorch，使用torch.cuda.manual_seed_all(2022)也可以设置CUDA的随机种子，这对于保持结果的一致性也是有帮助的。
  3. 确保Reproducibility Flag被设置：在代码开头，添加以下语句以确保使用了可重现性标志：torch.backends.cudnn.deterministic = True和torch.backends.cudnn.benchmark = False。