可能95%的人还在犯的PyTorch错误

引言

或许是by design，但是这个bug目前还存在于很多很多人的代码中。就连特斯拉AI总监Karpathy也被坑过，并发了一篇推文。

2018年2月就有人在PyTorch的repo下提了，但是直到2021年4月才修复。**此问题只在PyTorch 1.9版本以前出现，**涉及范围之广，甚至包括了PyTorch官方、OpenAI的、NVIDIA的。

PyTorch DataLoader的隐藏bug

在PyTorch中加载、预处理和数据增强的标准方法是：继承 torch.utils.data.Dataset并重载它的 __getitem__方法。为了应用数据增强，例如随机裁剪和图像翻转，该 __getitem__方法通常使用 numpy来生成随机数。然后将该数据集传递给 DataLoader创建batch。数据预处理可能是网络训练的瓶颈，因此有时需要并行加载数据，这可以通过设置 Dataloader的 num_workers参数来实现。

我们用一段简单的代码来复现这个bug，PyTorch版本应<1.9，我在实验中使用的是1.6。

import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class RandomDataset(Dataset):
    def __getitem__(self, index):
        return np.random.randint(0, 1000, 3)

    def __len__(self):
        return 8

dataset = RandomDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, num_workers=2)
for batch in dataloader:
    print(batch)

输出为

tensor([[116, 760, 679],   # 第1个batch, 由进程0返回
        [754, 897, 764]])
tensor([[116, 760, 679],   # 第2个batch, 由进程1返回
        [754, 897, 764]])

tensor([[866, 919, 441],   # 第3个batch, 由进程0返回
        [ 20, 727, 680]])
tensor([[866, 919, 441],   # 第4个batch, 由进程1返回
        [ 20, 727, 680]])

我们惊奇地发现每个进程返回的随机数是相同的！！

问题原因

PyTorch用 方法创建多个子进程并行加载数据。这意味着每个子进程都会继承父进程的所有资源，包括 numpy随机数生成器的状态。

注：spawn 方法则是从头构建一个子进程，不会继承父进程的随机数状态。torch.multiprocessing在Unix系统中默认使用 fork，在MacOS和Windows上默认是 spawn。所以这个问题只在Unix上出现。当然，也可以强制在MacOS和Windows中使用 fork 方式创建子进程。

解决方法

DataLoader的构造函数有一个可选参数 worker_init_fn。在加载数据之前，每个子进程都会先调用此函数。我们可以在 worker_init_fn中设置 numpy的种子，例如：

def worker_init_fn(worker_id):
    # np.random.get_state(): 得到当前的numpy随机数状态，即主进程的随机状态
    # worker_id是子进程的id，如果num_workers=2，两个子进程的id分别是0和1
    # 和worker_id相加可以保证每个子进程的随机数种子都不相同
    np.random.seed(np.random.get_state()[1][0] + worker_id)

dataset = RandomDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, num_workers=2, worker_init_fn=worker_init_fn)

for batch in dataloader:
    print(batch)

正如我们期望的那样，每个batch的值都是不同的。

tensor([[282,   4, 785],
        [ 35, 581, 521]])
tensor([[684,  17,  95],
        [774, 794, 420]])

tensor([[180, 413,  50],
        [894, 318, 729]])
tensor([[530, 594, 116],
        [636, 468, 264]])

等一下，假如我们再多迭代几个epoch呢？

for epoch in range(3):
    print(f"epoch: {epoch}")
    for batch in dataloader:
        print(batch)
    print("-"*25)

我们发现，虽然在一个epoch内恢复正常了，但是不同epoch之间又出现了重复。

epoch: 0
tensor([[282,   4, 785],
        [ 35, 581, 521]])
tensor([[684,  17,  95],
        [774, 794, 420]])
tensor([[939, 988,  37],
        [983, 933, 821]])
tensor([[832,  50, 453],
        [ 37, 322, 981]])
-------------------------
epoch: 1
tensor([[282,   4, 785],
        [ 35, 581, 521]])
tensor([[684,  17,  95],
        [774, 794, 420]])
tensor([[939, 988,  37],
        [983, 933, 821]])
tensor([[832,  50, 453],
        [ 37, 322, 981]])
-------------------------
epoch: 2
tensor([[282,   4, 785],
        [ 35, 581, 521]])
tensor([[684,  17,  95],
        [774, 794, 420]])
tensor([[939, 988,  37],
        [983, 933, 821]])
tensor([[832,  50, 453],
        [ 37, 322, 981]])
-------------------------

因为在默认情况下，每个子进程在epoch结束时被杀死，所有的进程资源都将丢失。在开始新的epoch时，主进程中的随机状态没有改变，用于再次初始化各个子进程，所以子进程的随机数种子和上个epoch完全相同。

因此我们需要设置一个会随着epoch数目改变而改变的随机数，例如： np.random.get_state()[1][0] + epoch + worker_id。

上述随机数在实际应用中很难实现，因为在 worker_init_fn中无法得知当前是第几个epoch。但是 torch.initial_seed()可以满足我们的需求。

def seed_worker(worker_id):
    worker_seed = torch.initial_seed() % 2**32
    np.random.seed(worker_seed)

实际上，这就是PyTorch官方推荐的。

没有准备深入研究的读者到这里已经可以了，以后创建 DataLoader时，把 worker_init_fn设置为上面的 seed_worker函数即可。想了解背后原理的，请看下一节，会涉及到 DataLoader的源码理解。

为什么 torch.initial_seed()可以？

我们首先要了解多进程 DataLoader的处理流程。

在子进程中运行 torch.initial_seed()，返回的就是 torch当前的随机数种子，即 base_seed + worker_id。因为每个epoch开始时，主进程都会重新生成一个 base_seed，所以 base_seed是随epoch变化而变化的随机数。 此外， torch.initial_seed()返回的是 long int类型，而 numpy只接受 uint类型（ [0, 2**32 - 1]），所以需要对 2**32取模。

如果我们用 torch或者 random生成随机数，而不是 numpy，就不用担心会遇到这个问题，因为PyTorch已经把 torch 和 random 的随机数设置为了 base_seed + worker_id。

综上所述，这个bug的出现需要满足以下两个条件：

• PyTorch版本 < 1.9
• 在Dataset的 __getitem__方法中使用了 numpy的随机数

附录

一些候选方案。

def seed_worker(worker_id):
    worker_info = torch.utils.data.get_worker_info()
    # worker_info.seed == torch.initial_seed()
    np.random.seed(worker_info.seed % 2**32)

• @

def seed_worker(worker_id):
    seed = np.random.default_rng().integers(low=0, high=2**32, size=1)
    np.random.seed(seed)

• @

class WorkerInit:
    def __init__(self, global_step):
        self.global_step = global_step

    def worker_init_fn(self, worker_id):
        np.random.seed(self.global_step + worker_id)

    def update_global_step(self, global_step):
        self.global_step = global_step

worker_init = WorkerInit(0)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, num_workers=2,
                        worker_init_fn=worker_init.worker_init_fn)

for epoch in range(3):
    for batch in dataloader:
        print(batch)
    # 需要注意的是len(dataloader)必须>=num_workers，不然还是会重复
    worker_init.update_global_step((epoch + 1) * len(dataloader))

参考