Матрица путаницы неправильно синхронизирована в DDP с PyTorch Lightning

Вопрос или проблема

trainer = L.Trainer(
    max_epochs=opt.training.epochs, 
    accelerator=opt.device,
    devices=opt.num_devices,  # 4 GPU
    num_nodes=opt.num_nodes,
    strategy=DDPStrategy(find_unused_parameters=True),
    precision="16-mixed",
    limit_train_batches=10,
    limit_val_batches=10,
    reload_dataloaders_every_n_epochs=1,
    enable_progress_bar=False,
    log_every_n_steps=0,
    num_sanity_val_steps=0,
    callbacks=[top_accuracy_checkpoint, final_checkpoint],
    logger=logger
)

Ответ или решение

Проблема с Матрицей Замешивания (Confusion Matrix) при использовании DDP в PyTorch Lightning

Работа над задачами классификации, особенно с такими известными наборами данных, как MNIST, может стать источником некоторых сложностей, когда вы используете распределенное обучение с DDP (Distributed Data Parallel) и PyTorch Lightning. В вашем случае вы сталкиваетесь с проблемой, когда суммы по строкам в матрице замешивания не совпадают, несмотря на то что общая сумма всех элементов верна.

Суть проблемы

Вы ожидаете, что для ограниченного количества примеров (например, 50 случаев для класса "0") сумма элементов в первой строке вашей матрицы замешивания будет равна 50, что не происходит. Это может указывать на несколько потенциальных проблем.

1. Параллелизм и агрегирование результатов:
   В DDP каждый процесс (GPU) обрабатывает свою часть данных. Если вы не синхронизируете результаты всех процессов, может возникнуть ситуация, при которой данные о классах неправильно агрегируются. Убедитесь, что вы правильно собираете результаты от всех процессов перед обновлением матрицы замешивания.

2. Инициализация и обновление матрицы:
   Проверьте вашу логику обновления матрицы замешивания. Возможно, вы инициализируете матрицу неправильно или обновляете ее в цикле для каждого процесса. Это может привести к тому, что данные из разных источников будут суммироваться некорректно. Используйте функции, которые учитывают состояние всех процессов.

3. Отсутствие синхронизации:
   Поддержка различных графических процессоров может вызвать проблемы синхронизации данных. Существует несколько уровней синхронизации в DDP — в том числе find_unused_parameters=True в вашей стратегии DDP. Это может помочь с тем, чтобы избежать проблем, однако также требует внимания к тому, как ваша модель и данные обрабатываются.

Рекомендации по устранению проблемы

Вот несколько конкретных шагов по устранению вашей проблемы с матрицей замешивания:

1. Проверьте код обновления матрицы замешивания:
   Убедитесь, что ваша логика обновления матрицы замешивания правильно агрегирует результаты от каждого GPU. Например, используйте методы, такие как all_reduce, для правильного суммирования результатов:

   import torch
   from torch.distributed import all_reduce
   
   def update_confusion_matrix(preds, targets, confusion_matrix):
      # Обновление локального confusion_matrix
      ...
      # Синхронизация
      all_reduce(confusion_matrix, op=torch.distributed.ReduceOp.SUM)

2. Используйте reduce в PyTorch Lightning:
   Убедитесь, что вы используете соответствующие функции для агрегирования данных на уровне DDP, такие как log или другие встроенные функции, которые автоматически обрабатывают синхронизацию данных между процессами.

3. Проверка размерности и метрик:
   Проверьте, что вы используете одну и ту же размерность массива, чтобы избежать ошибок, которые могут возникнуть из-за неправильного сопоставления меток. Каждый процесс должен получать одинаковый набор классов и меток.

4. Анализ метрик:
   Проверьте, каким образом вы ведете статистику по меткам: учитывайте не только матрицу замешивания, но и точность, полноту и F1-меру для лучшего понимания проблемы.

Заключение

Синхронизация матрицы замешивания в контексте разработки с использованием DDP и PyTorch Lightning требует внимательного подхода к агрегации результатов. Применение приведенных рекомендаций поможет вам устранить несоответствия и достичь желаемых результатов в вашей классификационной задаче. Не забывайте про ведение логов и отладку — это может значительно ускорить процесс выявления и устранения ошибок. Удачи с вашим проектом!