Resnet DDP Warning: grad strides do not match bucket view strides
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
調査の方向性
まず、submission_runner.py、pytorch フレームワーク、imagenet_resnet ワークロードを使って報告された torchrun コマンドを実行し、その後 DDP 警告と gradient stride の詳細を調べます。警告に既知の解決策があるかを判断し、自己申告された結果と最終スコアリングで DDP が想定されているかを明確にします。証拠に基づく回答または文書化されたガイダンスが得られれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Description
On imagenet_resnet workload, I encounter the following warning when running with DDP and pytorch framework.
/u/najroldi/miniconda3/envs/alpe/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/init.py:251: UserWarning: Grad strides do not match bucket view strides. This may indicate grad was not created according to the gradient layout contract, or that the param's strides changed since DDP was constructed. This is not an error, but may impair performance.
grad.sizes() = [512, 2048, 1, 1], strides() = [2048, 1, 2048, 2048]
Is this a known problem? Is there a known fix?
Related to this, I have noticed that the prize_qualification_baseline logs start with python3 submission_runner.py. For self reporting results, and for the final scoring, should we use DDP?
Steps to Reproduce
torchrun --redirects 1:0,2:0,3:0,4:0,5:0,6:0,7:0 --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=8 submisison_runner.py --framework=pytorch --workload=imagenet_resnet ...
- 主要言語
- Python
- スター
- 425
- フォーク
- 80
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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