如何使用 PyTorch 多处理?

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【中文标题】如何使用 PyTorch 多处理?【英文标题】:How to use PyTorch multiprocessing? 【发布时间】:2018-07-27 02:36:09 【问题描述】:

我正在尝试在pytorch 中使用python 的多处理Pool 方法来处理图像。代码如下:

from multiprocessing import Process, Pool
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
from scipy.ndimage import zoom

def get_pred(args):

  img = args[0]
  scale = args[1]
  scales = args[2]
  img_scale = zoom(img.numpy(),
                     (1., 1., scale, scale),
                     order=1,
                     prefilter=False,
                     mode='nearest')

  # feed input data
  input_img = Variable(torch.from_numpy(img_scale),
                     volatile=True).cuda()
  return input_img

scales = [1,2,3,4,5]
scale_list = []
for scale in scales: 
    scale_list.append([img,scale,scales])
multi_pool = Pool(processes=5)
predictions = multi_pool.map(get_pred,scale_list)
multi_pool.close() 
multi_pool.join()

我收到此错误:

`RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method

` 在这一行:

predictions = multi_pool.map(get_pred,scale_list)

谁能告诉我我做错了什么?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

如pytorch documentation 中所述,处理多处理的最佳实践是使用torch.multiprocessing 而不是multiprocessing

请注意,仅 Python 3 支持在进程之间共享 CUDA 张量,使用 spawnforkserver 作为启动方法。

在不接触您的代码的情况下,您遇到的错误的解决方法是替换

from multiprocessing import Process, Pool

与:

from torch.multiprocessing import Pool, Process, set_start_method
try:
     set_start_method('spawn')
except RuntimeError:
    pass

【讨论】:

有时甚至torch.multiprocessing.set_start_method('spawn', force=True) 在这种情况下,请确保您的主循环由if __name__ == '__main__': 分隔,因为全局语句将在生成时执行 这解决了一个问题,但又引入了另一个问题,TypeError: 'NoneType' object is not callable。有人看过吗?【参考方案2】:

我建议您阅读多处理模块的文档,尤其是 this section。您必须通过调用set_start_method 来更改创建子流程的方式。摘自那些引用的文档:

import multiprocessing as mp

def foo(q):
    q.put('hello')

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn')
    q = mp.Queue()
    p = mp.Process(target=foo, args=(q,))
    p.start()
    print(q.get())
    p.join()

【讨论】:

以上是关于如何使用 PyTorch 多处理?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何从 pytorch 模型并行化模型预测?

Windows 10上使用pytorch进行多处理错误

如何在 pytorch 中处理大型数据集

如何在pytorch中进行并行处理

不使用多处理但在使用 PyTorch DataLoader 时在 google colab 上出现 CUDA 错误

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