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网站地图在线制作工具,wordpress小工具最近评论,1688电影网入口,wordpress采集前端发文在昇腾AI处理器上训练PyTorch框架模型时#xff0c;可能由于环境变量设置问题、训练脚本代码问题#xff0c;导致打印出的堆栈报错与实际错误并不一致、脚本运行异常等问题#xff0c;那么本期就分享几个关于PyTorch模型训练问题的典型案例#xff0c;并给出原因分析及解决…在昇腾AI处理器上训练PyTorch框架模型时可能由于环境变量设置问题、训练脚本代码问题导致打印出的堆栈报错与实际错误并不一致、脚本运行异常等问题那么本期就分享几个关于PyTorch模型训练问题的典型案例并给出原因分析及解决方法 1、在训练模型时报错“Inner Error xxxx”但打印的堆栈报错信息与实际错误无关 2、在模型训练时报错“terminate called after throwing an instance of c10::Error what(): 0 INTERNAL ASSERT” 3、在模型训练时报错“MemCopySync:drvMemcpy failed.” 01 在训练模型时报错“Inner Error xxxx”但打印的堆栈报错信息与实际错误无关 问题现象描述 报错截图举例 原因分析 NPU模型训练时默认为异步运行因此打印出的堆栈报错与实际错误并不一致。如果想要打印出与实际错误相对应的堆栈报错信息需要修改环境变量将运行模式改为同步运行。 解决措施 可以在以下方案中选择一种来解决该问题然后再次运行模型即可得到与实际错误一致的堆栈报错信息 1、将环境变量TASK_QUEUE_ENABLE设置为0 export TASK_QUEUE_ENABLE0 2、若用户使用的PyTorch为2.1版本也可将环境变量ASCEND_LAUNCH_BLOCKING修改为为1 export ASCEND_LAUNCH_BLOCKING1 02 在模型训练时报错“terminate called after throwing an instance of c10::Error what(): 0 INTERNAL ASSERT” 问题现象描述 报错示例如下 terminate called after throwing an instance of c10::Error what(): 0 INTERNAL ASSERT FAILED at //pytorch/c10/npu/NPUStream.cpp:146, please report a bug to PyTorch. Could not compute stream ID for Oxffff9f77fd28 on device -1 (something has gone horribly wrong!) (NPUStream_getStreamId at //pytorch/c10/npu/NPUStream.cpp:146 frame #0: c10::Error::Error(c10::SourceLocation, std::__cxxll::basic_stringchar, std::char_traitschar, std::allocatorchar const) 0x74 (0xffffa0c11fe4 in /usr/local/lib64/python3.7/site.packages/torch/lib/libc10.so) 原因分析 执行代码后出现报错。 import torch import torch_npu def test_cpu(): input torch.randn(2000, 1000).detach().requiresgrad() output torch.sum(input) output.backward(torch.ones_like(output)) def test_npu(): input torch.randn(2000, 1000).detach().requiresgrad().npu() output torch.sum(input) output.backward(torch.ones_like(output)) if name main: test_cpu() torch_npu.npu.set_device(npu:0) test_npu() 在运行backward运算时若没有设置device程序会自动默认初始化device为0相当于执行了set_device(npu:0)。由于目前不支持切换device进行计算若再通过set_decice()方法手动设置device设备则可能出现该错误。 解决措施 在运行backward运算前通过set_decice()方法手动设置device。 原代码如下 if name main: test_cpu()  torch_npu.npu.set_device(npu:0)  test_npu() 修改后代码如下 if name main: torch_npu.npu.set_device(npu:0)  test_cpu()  test_npu() 03 在模型训练时报错“MemCopySync:drvMemcpy failed.” 问题现象描述 shell脚本报错信息如下 RuntimeError: Run:/usr1/workspace/PyTorch_Apex_Daily_c20tr5/CODE/aten/src/ATen/native/npu/utils/OpParamMaker.h:280 NPU error,NPU error code is:500002 [ERROR] RUNTIME(160809)kernel task happen error, retCode0x28, [aicpu timeout]. [ERROR] RUNTIME(160809)aicpu kernel execute failed, device_id0, stream_id512, task_id24, fault so_name, fault kernel_name, extend_info. Error in atexit._run_exitfuncs: Traceback (most recent call last): File /usr/local/python3.7.5/lib/python3.7/site-packages/torch/init.py, line 429, in _npu_shutdown torch._C._npu_shutdown() RuntimeError: npuSynchronizeDevice:/usr1/workspace/PyTorch_Apex_Daily_c20tr5/CODE/c10/npu/NPUStream.cpp:806 NPU error, error code is 0 日志报错信息如下 [ERROR] RUNTIME(12731,python3.7):2021-02-02-22:23:56.475.679 [../../../../../../runtime/feature/src/npu_driver.cc:1408]12828 MemCopySync:drvMemcpy failed: dst0x108040288000, destMax1240, src0x7fe7649556d0, size1240, kind1, drvRetCode17! [ERROR] RUNTIME(12731,python3.7):2021-02-02-22:23:56.475.698 [../../../../../../runtime/feature/src/logger.cc:113]12828 KernelLaunch:launch kernel failed, kernel140631803535760/ArgMinWithValue_tvmbin, dim32, stream0x55b22b3def50 [ERROR] RUNTIME(12731,python3.7):2021-02-02-22:23:56.475.717 [../../../../../../runtime/feature/src/api_c.cc:224]12828 rtKernelLaunch:ErrCode207001, desc[module new memory error], InnerCode0x70a0002 原因分析 样例脚本如下 import torch import torch_npu def test_sum(): xs_shape [22400, 8] ys_shape [22400, 8] gt_bboxes_shape [22400, 8,4] xs torch.rand(xs_shape).npu() ys torch.rand(ys_shape).npu() gt_bboxes torch.rand(gt_bboxes_shape).npu().half() left xs - gt_bboxes[…, 0] right gt_bboxes[…, 2] - xs top ys - gt_bboxes[…, 1] bottom gt_bboxes[…, 3] - ys # stream torch_npu.npu.current_stream() # stream.synchronize() # left, top 结果是fp32 right, bottom 结果是fp16 # print(left.dtype, top.dtype, right.dtype, bottom.dtype) bbox_targets torch.stack((left, top, right, bottom), -1) #报错位置在这里 # stream.synchronize() bbox_targets torch.sum(bbox_targets) 根据shell和日志报错信息两者报错信息不匹配。shell报错是在同步操作中和AI CPU错误而日志报错信息却是在min算子内部调用ArgMinWithValue_tvmbin二者报错信息不对应。一般这类问题出现的原因是由于日志生成的报错信息滞后。报错信息滞后可能是由于AI CPU算子的异步执行导致报错信息滞后。 解决措施 对于该报错需要根据实际的错误来定位可参考如下步骤进行处理 1、通过关闭多任务算子下发后发现结果不变推断在shell脚本报错位置和日志报错算子之前就已出现错误。 2、根据报错加上stream同步操作缩小错误范围定位错误算子。stream同步操作的作用在于其要求代码所运行到的位置之前的所有计算必须为完成状态从而定位错误位置。 3、通过在代码中加上stream同步操作确定报错算子为stack。 4、打印stack所有参数的shape、dtype、npu_format通过构造单算子用例复现问题。定位到问题原因为减法计算输入参数数据类型不同导致a - b和b - a结果的数据类型不一致最终在stack算子中报错。 5、将stack入参数据类型转换为一致即可临时规避问题。