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    发表于 2021-6-13 22:01:16 | 显示全部楼层 |阅读模式

    1、RuntimeError: cuda runtime erorr (77): an illegal memory access was encountered at

      在使用命令前面加上CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1(禁止并行的意思)(设置os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = 1),也就是命令形式为:CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 python3 train.py

    2、ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memory (shm)
      出现这个错误的情况是,在服务器上的docker中运行训练代码时,batch size设置得过大,shared memory不够(因为docker限制了shm).解决方法是,将Dataloader的num_workers设置为0.


    3、优化器的weight_decay项导致的隐蔽bug,我们都知道weight_decay指的是权值衰减,即在原损失的基础上加上一个L2惩罚项,使得模型趋向于选择更小的权重参数,起到正则化的效果。但是我经常会忽略掉这一项的存在,从而引发了意想不到的问题。

      引用别人的例子:这次的坑是这样的,在训练一个ResNet50的时候,网络的高层部分layer4暂时没有用到,因此也并不会有梯度回传,于是我就放心地将ResNet50的所有参数都传递给Optimizer进行更新了,想着layer4应该能保持原来的权重不变才对。但是实际上,尽管layer4没有梯度回传,但是weight_decay的作用仍然存在,它使得layer4权值越来越小,趋向于0。后面需要用到layer4的时候,发现输出异常(接近于0),才注意到这个问题的存在。虽然这样的情况可能不容易遇到,但是还是要谨慎:暂时不需要更新的权值,一定不要传递给Optimizer,避免不必要的麻烦。

    哎...今天够累的,签到来了1...
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