Вопрос или проблема
Недавно я развернул программу, используя libtorch (C++ API для PyTorch). Программа работала как ожидалось, но выдала предупреждение.
Предупреждение: Веса модуля RNN не являются частью единого непрерывного блока памяти. Это означает, что их необходимо компактизировать при каждом вызове, что может значительно увеличить использование памяти. Чтобы снова компактировать веса, вызовите flatten_parameters().
Как мне отключить предупреждение?
У меня была та же проблема недавно, но предупреждение не отображалось при каждом вызове RNN вперед.
Оказалось, что только когда я ранее перемещал модель с CUDA GPU на CPU и обратно на GPU, вызов вперед на модели выдавал предупреждение. Я решил это с помощью обходного кода и просто оставил модели на GPU.
Ответ или решение
Чтобы отключить предупреждение о состоянии весов RNN при использовании библиотеки libtorch (C++ API от PyTorch), важно понимать причину его появления, а также возможные способы решения этой проблемы.
Причины появления предупреждения
При работе с RNN в libtorch может возникнуть предупреждение о том, что веса модели не находятся в едином непрерывном блоке памяти. Это возникает в том случае, если вы перемещали модель между устройствами, например, с GPU на CPU и обратно. В результате такие веса требуют компактации во время каждого вызова, что может сильно увеличить использование памяти и замедлить работу программы.
Отключение предупреждения: рекомендации
-
Устранение причины:
Наилучший подход для решения проблемы — это устранение её источника. Если вы перемещаете модель между устройствами, старайтесь оставить её на одном из них (предпочтительно на GPU, если доступно). Это уберёт обращение к компактации весов и, как следствие, предупреждение. -
Вызов метода
flatten_parameters():
Если вы всё же необходимы перемещения модели, рассмотрите возможность вызова методаflatten_parameters()до каждого вызова forward на RNN. Этот метод приводит веса к единому блоку памяти, что приведёт к устранению предупреждения. Пример:rnn.flatten_parameters(); rnn.forward(input); -
Игнорирование предупреждений:
Если возможности для изменения вашего подхода к перемещениям между GPU и CPU нет, но вы готовы мириться с их появлением, в C++ нет встроенной функции для отключения предупреждений. Вместо этого вы можете использовать механизм, который позволил бы игнорировать вывод стандартных предупреждений, хотя это не рекомендуется в производственных средах. -
Логирование предупреждений:
Некоторые разработчики создают свои механизмы логирования, чтобы захватывать предупреждения и обрабатывать их по своему усмотрению. Например, вы могли бы перенаправить вывод стандартных предупреждений в файл или базу данных.
Заключение
Основная рекомендация — избегать перемещения модели между CPU и GPU, если это возможно, или вызывать flatten_parameters() перед каждым вызовом forward, чтобы оптимизировать использование памяти и устранить предупреждения. Следуя этим советам, вы сможете повысить производительность вашего приложения и избавиться от лишних сообщений во время выполнения.