高效使用 Pytorch 的 6 个技巧:为你的训练提供强大动力

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内容来源:AI公园,作者:Eugene Khvedchenya

导读

只报告模型的Top-1准确率往往是不够的。
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每一个深度学习项目的最终目标都是为产品带来价值。当然,我们想要最好的模型。什么是“最好的” —— 取决于特定的用例,我将把这个讨论放到这篇文章之外。我想谈谈如何从你的train.py脚本中得到最好的模型。

在这篇文章中,我们将介绍以下技巧:

  1. 用高级框架代替自己写的循环
  2. 使用另外的度量标准监控训练的进展
  3. 使用TensorBoard
  4. 使模型的预测可视化
  5. 使用Dict作为数据集和模型的返回值
  6. 检测异常和解决数值的不稳定性

免责声明:在下一节中,我将引用一些源代码。大多数都是为[Catalyst](https://github.com/catalysts -team/catalyst)框架(20.08版)定制的,可以在pytorch-toolbelt中使用。


不要重复造轮子

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建议1 — 利用PyTorch生态系统的高级训练框架

PyTorch在从头开始编写训练循环时提供了极佳的灵活性和自由度。理论上,这为编写任何训练逻辑提供了无限可能。在实践中,你很少会为训练CycleGAN、distilling BERT或3D物体检测从头开始实现编写训练循环。从头编写一个完整的训练循环是学习PyTorch基本原理的一个很好的方法。不过,我强烈建议你在掌握了一些知识之后,转向高级框架。有很多选择:Catalyst, PyTorch-Lightning, Fast.AI, Ignite,以及其他。高级框架通过以下方式节省你的时间:

  • 提供经过良好测试的训练循环
  • 支持配置文件
  • 支持多gpu和分布式训练
  • 管理检查点/实验
  • 自动记录训练进度

从这些高级库中获得最大效果需要一些时间。然而,这种一次性的投资从长期来看是有回报的。优点

  • 训练pipeline变得更小 —— 代码越少 —— 出错的机会就越少。
  • 易于进行实验管理。
  • 简化分布式和混合精度训练。

缺点

  • 通常,当使用一个高级框架时,我们必须在框架特定的设计原则和范例中编写代码。
  • 时间投资,学习额外的框架需要时间。


给我看指标

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建议2 —— 在训练期间查看其他指标

几乎每一个用于在MNIST或CIFAR甚至ImageNet中对图像进行分类的快速启动示例项目都有一个共同点 —— 它们在训练期间和训练之后都报告了一组最精简的度量标准。通常情况下,包括Top-1和Top-5准确度、错误率、训练/验证损失,仅此而已。虽然这些指标是必要的,但它只是冰山一角!现代图像分类模型有数千万个参数。你想只使用一个标量值来计算它吗?Top-1准确率最好的CNN分类模型在泛化方面可能不是最好的。根据你的领域和需求,你可能希望保存具有最 false-positive/false-negative的模型,或者具有最高平均精度的模型。让我给你一些建议,在训练过程中你可以记录哪些数据:

  • Grad-CAM heat-map —— 看看图像的哪个部分对某一特定类的贡献最大。
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可视化Grad-CAM heat-maps有助于识别模型是否基于真实病理或图像伪影做出预测

  • Confusion Matrix — 显示了对你的模型来说哪两个类最具挑战性。

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混淆矩阵揭示了一个模型对特定类型进行不正确分类的频率

  • Distribution of predictions — 让你了解最优决策边界。
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    该模型的negative和positive 预测的分布表明,有很大一部分数据模型无法确定地分类

  • Minimum/Average/Maximum 跨所有层的梯度值,允许识别是否在模型中存在消失/爆炸的梯度或初始化不好的层。


使用面板工具来监控训练

建议3 — 使用TensorBoard或任何其他解决方案来监控训练进度

在训练模型时,你可能最不愿意做的事情就是查看控制台输出。通过一个功能强大的仪表板,你可以在其中一次看到所有的度量标准,这是检查训练结果的更有效的方法。![]file

Tensorboard可以快速的检查和比较你运行的训练

对于少量实验和非分布式环境,TensorBoard是一个黄金标准。自版本1.3以来,PyTorch就完全支持它,并提供了一组丰富的特性来管理试用版。还有一些更先进的基于云的解决方案,比如Weights\&Biases、[Alchemy](https://github.com/catalyst team/alchemy)和TensorBoard.dev,这些解决方案使得在多台机器上监控和比较训练变得更容易。当使用Tensorboard时,我通常记录这样一组指标:

  • 学习率和其他可能改变的优化参数(动量,重量衰减,等等)
  • 用于数据预处理和模型内部的时间
  • 贯穿训练和验证的损失(每个batch和每个epoch的平均值)
  • 跨训练和验证的度量
  • 训练session的超参数最终值
  • 混淆矩阵,Precision-Recall曲线,AUC(如果适用)
  • 模型预测的可视化(如适用)


一图胜千言

直观地观察模型的预测是非常重要的。有时训练数据是有噪声的;有时,模型会过拟合图像的伪影。通过可视化最好的和最差的batch(基于损失或你感兴趣的度量),你可以对模型执行良好和糟糕的情况进行有价值的洞察。

建议5 — 可视化每个epoch中最好和最坏的batch。它可能会给你宝贵的见解。

Catalyst用户提示:这里是使用可视化回调的示例:https://github.com/BloodAxe/Catalyst-Inria-Segmentation-Example/blob/master/fit\_predict.py#L258例如,在全球小麦检测挑战中,我们需要在图像上检测小麦头。通过可视化最佳batch的图片\(基于mAP度量\),我们看到模型在寻找小物体方面做得近乎完美
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最佳模型预测的可视化显示了模型在小物体上的良好表现

相反,当我们查看最差一批的第一个样本时,我们看到模型很难对大物体做出准确的预测。可视化分析为任何数据科学家都提供了宝贵的见解。![]file
最差模型预测的可视化揭示了模型在大物体上的性能很差

查看最差的batch也有助于发现数据标记中的错误。通常情况下,贴错标签的样本损失更大,因此会成为最差的batch。通过在每个epoch对最糟糕的batch做一个视觉检查,你可以消除这些错误:![]file
标记错误的例子。绿色像素表示true positives,红色像素表示false negative。在这个示例中,ground-truth掩模标在了它实际上不存在的位置上。


使用Dict作为Dataset和Model的返回值

建议4 — 如果你的模型返回一个以上的值,使用**Dict来返回结果,不要使用tuple**

在复杂的模型中,返回多个输出并不少见。例如,目标检测模型通常返回边界框及其标签,在图像分割CNN-s中,我们经常返回中间层的mask进行深度监督,多任务学习最近也很常用。在许多开源实现中,我经常看到这样的东西:

# Bad practice, don't return tupleclass RetinaNet(nn.Module):  ...  def forward(self, image):    x = self.encoder(image)    x = self.decoder(x)    bboxes, scores = self.head(x)    return bboxes, scores  ...

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对于作者来说,我认为这是一种非常糟糕的从模型返回结果的方法。下面是我推荐的替代方法:

class RetinaNet(nn.Module):  RETINA_NET_OUTPUT_BBOXES = "bboxes"  RETINA_NET_OUTPUT_SCORES = "scores"  ...  def forward(self, image):    x = self.encoder(image)    x = self.decoder(x)    bboxes, scores = self.head(x)    return { RETINA_NET_OUTPUT_BBOXES: bboxes,              RETINA_NET_OUTPUT_SCORES: scores }  ...

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这个建议在某种程度上与“The Zen of Python”的设定产生了共鸣 —— “明确的比含蓄的更好”。遵循这一规则将使你的代码更清晰、更容易维护。那么为什么我认为第二种选择更好呢?有几个原因:

  • 返回值有一个显式的名称与它关联。你不需要记住元组中元素的确切顺序。
  • 如果你需要访问返回的字典的一个特定元素,你可以通过它的名字来访问。
  • 从模型中添加新的输出不会破坏代码。

使用Dict,你甚至可以更改模型的行为,以按需返回额外的输出。例如,这里有一个简短的片段,演示了如何返回多个“主”输出和两个“辅助”输出来进行度量学习:

# https://github.com/BloodAxe/Kaggle-2020-Alaska2/blob/master/alaska2/models/timm.py#L104def forward(self, **kwargs):  x = kwargs[self.input_key]  x = self.rgb_bn(x)  x = self.encoder.forward_features(x)  embedding = self.pool(x)  result = {    OUTPUT_PRED_MODIFICATION_FLAG: self.flag_classifier(self.drop(embedding)),    OUTPUT_PRED_MODIFICATION_TYPE: self.type_classifier(self.drop(embedding)),  }  if self.need_embedding:    result[OUTPUT_PRED_EMBEDDING] = embedding  if self.arc_margin is not None:    result[OUTPUT_PRED_EMBEDDING_ARC_MARGIN] = self.arc_margin(embedding)  return result

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同样的建议也适用于Dataset类。对于Cifar-10玩具示例,可以将图像及其对应的标签作为元组返回。但当处理多任务或多输入模型,你想从数据集返回Dict类型的样本:

# https://github.com/BloodAxe/Kaggle-2020-Alaska2/blob/master/alaska2/dataset.py#L373class TrainingValidationDataset(Dataset):    def __init__(        self,        images: Union[List, np.ndarray],        targets: Optional[Union[List, np.ndarray]],        quality: Union[List, np.ndarray],        bits: Optional[Union[List, np.ndarray]],        transform: Union[A.Compose, A.BasicTransform],        features: List[str],    ):        """        :param obliterate - Augmentation that destroys embedding.        """        if targets is not None:            if len(images) != len(targets):                raise ValueError(f"Size of images and targets does not match: {len(images)} {len(targets)}")        self.images = images        self.targets = targets        self.transform = transform        self.features = features        self.quality = quality        self.bits = bits    def __len__(self):        return len(self.images)    def __repr__(self):        return f"TrainingValidationDataset(len={len(self)}, targets_hist={np.bincount(self.targets)}, qf={np.bincount(self.quality)}, features={self.features})"    def __getitem__(self, index):        image_fname = self.images[index]        try:            image = cv2.imread(image_fname)            if image is None:                raise FileNotFoundError(image_fname)        except Exception as e:            print("Cannot read image ", image_fname, "at index", index)            print(e)        qf = self.quality[index]        data = {}        data["image"] = image        data.update(compute_features(image, image_fname, self.features))        data = self.transform(**data)        sample = {INPUT_IMAGE_ID_KEY: os.path.basename(self.images[index]), INPUT_IMAGE_QF_KEY: int(qf)}        if self.bits is not None:            # OK            sample[INPUT_TRUE_PAYLOAD_BITS] = torch.tensor(self.bits[index], dtype=torch.float32)        if self.targets is not None:            target = int(self.targets[index])            sample[INPUT_TRUE_MODIFICATION_TYPE] = target            sample[INPUT_TRUE_MODIFICATION_FLAG] = torch.tensor([target > 0]).float()        for key, value in data.items():            if key in self.features:                sample[key] = tensor_from_rgb_image(value)        return sample

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当你的代码中有Dictionaries时,你可以在任何地方使用名称常量引用输入/输出。遵循这条规则将使你的训练管道非常清晰和容易遵循:

# https://github.com/BloodAxe/Kaggle-2020-Alaska2callbacks += [  CriterionCallback(    input_key=INPUT_TRUE_MODIFICATION_FLAG,    output_key=OUTPUT_PRED_MODIFICATION_FLAG,    criterion_key="bce"  ),  CriterionCallback(    input_key=INPUT_TRUE_MODIFICATION_TYPE,    output_key=OUTPUT_PRED_MODIFICATION_TYPE,    criterion_key="ce"  ),  CompetitionMetricCallback(    input_key=INPUT_TRUE_MODIFICATION_FLAG,    output_key=OUTPUT_PRED_MODIFICATION_FLAG,    prefix="auc",    output_activation=binary_logits_to_probas,    class_names=class_names,  ),  OutputDistributionCallback(      input_key=INPUT_TRUE_MODIFICATION_FLAG,      output_key=OUTPUT_PRED_MODIFICATION_FLAG,      output_activation=binary_logits_to_probas,      prefix="distribution/binary",  ),  BestMetricCheckpointCallback(    target_metric="auc",     target_metric_minimize=False,     save_n_best=3),]

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在训练中检测异常

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就像人类可以阅读含有许多错误的文本一样,深度学习模型也可以在训练过程中出现错误时学习“一些合理的东西”。作为一名开发人员,你要负责搜索异常并对其表现进行推理。


建议5 — 在训练期间使用 torch.autograd.detect_anomaly()查找算术异常

如果你在训练过程中在损失/度量中看到NaNs或Inf,你的脑海中就会响起一个警报。它是你的管道中有问题的指示器。通常情况下,它可能由以下原因引起:

  • 模型或特定层的初始化不好(你可以通过观察梯度大小来检查哪些层)
  • 数学上不正确的运算(负数的torch.sqrt(),非正数的torch.log(),等等)
  • 不当使用torch.mean()torch.sum() 的reduction(zero-sized张量上的均值会得到nan,大张量上的sum容易导致溢出)
  • 在loss中使用x.sigmoid()(如果你需要在loss函数中使用概率,更好的方法是x.sigmoid().clamp(eps,1-eps )以防止梯度消失)
  • 在Adam-like的优化器中的低epsilon值
  • 在使用fp16的训练的时候没有使用动态损失缩放

为了找到你代码中第一次出现Nan/Inf的确切位置,PyTorch提供了一个简单易用的方法torch. autograde .detect_anomaly()

import torchdef main():    torch.autograd.detect_anomaly()    ...    # Rest of the training code   # ORclass MyNumericallyUnstableLoss(nn.Module):  def forward(self, input, target):    with torch.autograd.set_detect_anomaly(True):       loss = input * target       return loss

将其用于调试目的,否则就禁用它,异常检测会带来计算开销,并将训练速度降低10-15\% 。

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—END—

英文原文:https://towardsdatascience.com/efficient-pytorch-supercharging-training-pipeline-19a26265adae



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