深度学习中的踩过的一些坑

（1）pytorch 中的Data.DataLoader:

1.Pytorch中已经实现的Sampler有如下几种：

• SequentialSampler
• RandomSampler
• WeightedSampler
• SubsetRandomSampler

需要注意的是DataLoader的部分初始化参数之间存在互斥关系，这个你可以通过阅读源码更深地理解，这里只做总结：

• 如果你自定义了batch_sampler,那么这些参数都必须使用默认值：batch_size, shuffle,sampler,drop_last.

• 如果你自定义了sampler，那么shuffle需要设置为False

• 如果

  sampler
  

  和

  batch_sampler
  

  都为

  None
  

  ,那么

  batch_sampler
  

  使用Pytorch已经实现好的

  BatchSampler
  

  ,而

  sampler
  

  分两种情况：

  • 若shuffle=True,则sampler=RandomSampler(dataset)

  • 若shuffle=False,则sampler=SequentialSampler(dataset)

2.Pytorch中已经实现的MyDataset：

（1）其中__len__一定要设置 成你选取样本的长度

（2）getitem 当有索引产生时 调用该函数内容

(2) DDP遇到的问题：

（1）RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one. This error indicates that your module has parameters that were not used in producing loss. You can enable unused parameter detection by passing the keyword argument find_unused_parameters=True to torch.nn.parallel.DistributedDataParallel, and by making sure all forward function outputs participate in calculating loss.

出现这个问题是你构建的net中有一些层数定义了（self） 但是没用到 这个错误的字面意思是说，有模型没有累积的参数，也就是说有一些参数没有被加入到模型的参数中。所以可以得到初步结论，使用分布式的框架时候某些参数某有更新，但是这些参数在其他进程中可能会更新，从这个错误来看DistributedDataParallel希望你使用find_unused_parameters=True来让其他子进程都不更新这个不用更新的参数。
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「iuhiyuh」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/huuuuuuuu/article/details/106381157

解决方法：

（1）在net中添加find_unused_parameters=True

net = DistributedDataParallel(net,device_ids=[gpu_id],find_unused_parameters=True， output_device=gpu_id)#

(2) 在net中找到没有使用的层数 然后注释掉。

(3) 解决linux部分环境中用pip安装是报错：NameError: name ‘reload’ is not defined

到类似于/home/tongx/.conda/envs/pytorch_tx/lib/python3.8/mimetypes.py文件中

添加import importlib 并且将reload(sys) 改为 importlib.reload(sys)

部分环境中如果报错 module ‘sys’ has no attribute ‘setdefaultencoding’

则把sys.setdefaultencoding(‘gbk’)这句话注释。