pytorch也有CUDA版本对应的问题

搞flyai的时候，由于用pip安装依赖，不像conda可以自动配置cudatoolkit，如果pytorch版本和服务器自己的CUDA版本不同则调用gpu失败，模型只会用cpu运行，或者强行加载to('cuda')报错。
较新的版本基本不用担心CUDA版本的适配，较老的版本只能用旧版CUDA
尽管只需要torch和torchvision版本对应上即可，但是使用1.6和1.5的torch，无法在CUDA10.1的服务器上运行，很奇怪。
这里是官网的参考版本搭配：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

运行crnn的时候，1.3的版本会导致loss变nan，1.4往后的版本是正常的，不知是哪里有问题。

多卡并行下要注意batch size

在使用DataParallel时，可能会出现这样的报错

IndexError: dimension specified as 0 but tensor has no dimensions

训练时读取dataset时使用drop_last，或者使每次batch的数量一样，总之要控制每次batch的大小是一致的。

参考：https://blog.csdn.net/weixin_44012382/article/details/108190006

代码卡死问题

有时候会遇到代码卡住，检查cpu，gpu，硬盘都没有占用，强退之后会看到有一条信息

gotit = waiter.acquire(True, timeout)

原因是在dataloader里面使用了cv2，需要设置

cv2.setNumThreads(0)
cv2.ocl.setUseOpenCL(False)

同时，在开头段加入

import os
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "1" 
os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = "1" 

ref: https://nekokiku.cn/2021/07/05/dataloader%E7%9A%84%E6%AD%BB%E9%94%81%E9%97%AE%E9%A2%98/

报错超出显存但是实际并没有

场景：在多gpu服务器上，由于0号gpu被占用于是只能使用后面的gpu，但是突然有一天再运行代码时不论如何设置batchsize和数据大小都会报

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

并且前面某处还会有out of memory类似的字眼

经过尝试排查，在指定设备时不使用

device = torch.device('cuda:1' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' )

而使用以下方法代替即可解决

import os 
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' )

具体机制不明

RuntimeError: received 0 items of ancdata

https://github.com/pytorch/pytorch/issues/973
If you are having this problem, try running torch.multiprocessing.set_sharing_strategy('file_system') right after your import of torch
自己试的时候发现只要放在代码的开头部分就行

多GPU并行情况下：Missing key(s) in state_dict: "conv_1.weight", "bn1.weight", "bn1.bias",

首先使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0, 1, 2, 3"指定准备使用的GPU

之后使用

Net = net(args)
Net = torch.nn.DataParallel(Net)
Net = Net.to(device)

之后按照正常方法使用即可，需要存权重的话，要用下面这个方法保存

torch.save(model.module.state_dict(), model_out_path)

之前如果存权重的时候没在意这一点，就会报错：

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet:
Missing key(s) in state_dict: "conv_1.weight", "bn1.weight", "bn1.bias", ......
Unexpected key(s) in state_dict: "module.conv_1.weight", "module.bn1.weight", "module.bn1.bias", ......

解决方法是

# original saved file with DataParallel
state_dict = torch.load(model_path)
# create new OrderedDict that does not contain `module.`
from collections import OrderedDict
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in state_dict.items():
    name = k.replace('.module.','.') # remove `module.`
    new_state_dict[name] = v
# load params
net.load_state_dict(new_state_dict)

ref: https://blog.csdn.net/weixin_41735859/article/details/108610687

进程退出了但是显存没释放

ref: https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details/81454212
显存被占满了，但是并没有进程显示占用。

使用命令

fuser -v /dev/nvidia*

之后kill -9 xxxxx把/dev/nvidia0等几个进程kill掉就可以了

backward()报错RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed

ref: https://blog.csdn.net/SY_qqq/article/details/107384161

保持住梯度信息：m.backward(retain_graph=True)