RuntimeError: обнаружена ошибка RuntimeError в реплике 0 на устройстве 0.

Многооткрытое обучение глубокому обучению сталкивается со следующими проблемами:

trainloader_params = {
      'batch_size': args.batch_size,
      'перемешать': Правда,
      'num_workers': 8,
      'pin_memory': Правда,
      'prefetch_factor': 4,
      'persistent_workers': Правда
}

если torch.cuda.is_available():
    модель = nn.DataParallel(модель)
    модель = модель.cuda()
    

RuntimeError: Caught RuntimeError in replica 0 on device 0.

Эта ошибка указывает на то, что реплика 0 обнаружила ошибку RuntimeError на устройстве 0 при использовании распределенного обучения. Эта ошибка обычно вызвана:

1. В коде модели имеется ошибка, из-за которой во время инициализации или обучения модели создается исключение. В этом случае вы можете проверить код модели, а именно протестировать и смоделировать обучение на одной карте, найти и исправить ошибки.
2. Возникла проблема с введенными данными, и они не соответствуют ожиданиям модели. В модель необходимо ввести тензор вместо других.
3. аппаратная неисправность. Распределенное обучение предъявляет очень высокие требования к стабильности оборудования, и любой сбой карты приведет к общему отказу. Вы можете поменять слоты для карт, перезапустить среду и использовать другие методы обнаружения проблем с оборудованием.
4. Не удалось установить связь с несколькими картами. Проверьте сетевое соединение между узлами, чтобы увидеть, не истекло ли время или не прервана связь между картой и главным узлом. Также найдите в журналах ошибки, связанные с NCCL.
5. Ошибка выделения ресурсов. Если на карте недостаточно памяти или видеопамяти, также сработает исключение. Необходимо проверить использование ресурсов каждой карты.
6. Слишком высокий уровень параллелизма приводит к возникновению состояний гонки. Попытайтесь уменьшить параллелизм и уменьшить накладные расходы на синхронизацию. Распределенное обучение требует синхронизации градиентов или синхронизации параметров между разными картами. Чрезмерный параллелизм означает, что количество карт, участвующих в обмене данными, увеличивается, а также увеличивается частота синхронизации. Это увеличит накладные расходы на связь и замедлит скорость обучения.
7. Слишком частое синхронное общение . Для уменьшения частоты общения можно использовать такие методы, как накопление градиента.
8. Неправильный метод инициализации, что приводит к несогласованности параметров разных карт.