MindSpore模型精度调优实战：常用的定位精度调试调优思路

Posted 2021-08-12 华为云

摘要：在模型的开发过程中，精度达不到预期常常让人头疼。为了帮助用户解决模型调试调优的问题，我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件：MindInsight。

本文分享自华为云社区《技术干货 | 模型优化精度、速度我全都要！MindSpore模型精度调优实战（二）》，原文作者：HWCloudAI 。

引言：

在模型的开发过程中，精度达不到预期常常让人头疼。为了帮助用户解决模型调试调优的问题，我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件：MindInsight。我们还梳理了针对常见精度问题的调试调优指南，将以“MindSpore模型精度调优实战”系列文章的形式分享出来，希望能帮助用户轻松定位精度问题，快速优化模型精度。

回顾MindSpore模型精度调优实战系列点击跳转链接→技术干货 | 更快定位精度问题！MindSpore模型精度调优实战（一）。

本文是系列分享的第二篇，将给出常用的精度调试调优思路。本系列分享假设您的脚本已经能够运行并算出loss值。如果脚本还不能运行，请先参考相关报错提示进行修改。

遇到精度问题时，常用调试调优思路如下：

1. 检查代码和超参

2. 检查模型结构

3. 检查输入数据

4. 检查loss曲线

5. 检查精度是否达到预期

代码是精度问题的重要源头，检查代码重在对脚本和代码做检查，力争在源头发现问题（第2节）；模型结构体现了MindSpore对代码的理解，检查模型结构重在检查MindSpore的理解和算法工程师的设计是否一致（第3节）；有的问题要到动态的训练过程中才会发现，检查输入数据（第4节）和loss曲线（第5节）正是将代码和动态训练现象结合进行检查；检查精度是否达到预期则是对整体精度调优过程重新审视，并考虑调整超参、解释模型、优化算法等调优手段（第6节）。此外，熟悉模型和工具也是很重要的（第1节）。下面将分别介绍这些思路。

01精度调优准备

1.1 回顾算法设计，全面熟悉模型

精度调优前，要先对算法设计做回顾，确保算法设计明确。如果参考论文实现模型，则应回顾论文中的全部设计细节和超参选择情况；如果参考其它框架脚本实现模型，则应确保有一个唯一的、精度能够达标的标杆脚本；如果是新开发的算法，也应将重要的设计细节和超参选择明确出来。这些信息是后面检查脚本步骤的重要依据。

精度调优前，还要全面熟悉模型。只有熟悉了模型，才能准确理解MindInsight提供的信息，判断是否存在问题，查找问题源头。因此，花时间理解模型算法和结构、理解模型中算子的作用和参数的含义、理解模型所用优化器的特性等模型要素是很重要的。动手分析精度问题细节前，建议先带着问题加深对这些模型要素的了解。

前，要先对算法设计做回顾，确保算法设计明确。如果参考论文实现模型，则应回顾论文中的全部设计细节和超参选择情况；如果参考其它框架脚本实现模型，则应确保有一个唯一的、精度能够达标的标杆脚本；如果是新开发的算法，也应将重要的设计细节和超参选择明确出来。这些信息是后面检查脚本步骤的重要依据。

精度调优前，还要全面熟悉模型。只有熟悉了模型，才能准确理解MindInsight提供的信息，判断是否存在问题，查找问题源头。因此，花时间理解模型算法和结构、理解模型中算子的作用和参数的含义、理解模型所用优化器的特性等模型要素是很重要的。动手分析精度问题细节前，建议先带着问题加深对这些模型要素的了解。

1.2 熟悉工具

MindInsight功能丰富，建议用户简单阅读MindInsight教程（https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/advanced_use/visualization_tutorials.html），了解主要功能。定位精度问题时，建议使能summary训练信息收集功能，在脚本中加入SummaryCollector，并使用训练看板查看训练过程数据，如下图所示。Summary功能的使用指南请见 （https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/advanced_use/summary_record.html），训练可视功能的使用指南请见（https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/advanced_use/dashboard.html） 。

当您需要在线调试模型时，请参考此链接使能调试器功能：

https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/advanced_use/debugger.html

02检查代码和超参

代码是精度问题的重要源头，超参问题、模型结构问题、数据问题、算法设计和实现问题会体现在脚本中，对脚本做检查是定位精度问题很有效率的手段。检查代码主要依赖代码走读，建议使用小黄鸭调试法：在代码走读的过程中，耐心地向没有经验的“小黄鸭”解释每一行代码的作用，从而激发灵感，发现代码问题。检查脚本时，要注意检查脚本实现（包括数据处理、模型结构、loss函数、优化器等实现）同设计是否一致，如果参考了其它脚本，要重点检查脚本实现同其它脚本是否一致，所有不一致的地方都应该有充分合理的理由，否则就应修改。

检查脚本时，也要关注超参的情况，超参问题主要体现为超参取值不合理，例如

1. 学习率设置不合理；

2. loss_scale参数不合理；

3. 权重初始化参数不合理等。

MindInsight可以辅助用户对超参做检查，大多数情况下，SummaryCollector会自动记录常见超参，您可以通过MindInsight的训练参数详情功能（如下图）和溯源分析功能查看超参。结合MindInsight模型溯源分析模块和脚本中的代码，可以确认超参的取值，识别明显不合理的超参。如果有标杆脚本，建议同标杆脚本一一比对超参取值，如果有默认参数值，则默认值也应一并比对，以避免不同框架的参数默认值不同导致精度下降或者训练错误。

03检查模型结构

在模型结构方面，常见的问题有：

1. 算子使用错误（使用的算子不适用于目标场景，如应该使用浮点除，错误地使用了整数除）；

2. 权重共享错误（共享了不应共享的权重）；

3. 权重冻结错误（冻结了不应冻结的权重）；

4. 节点连接错误（应该连接到计算图中的block未连接）；

5. loss函数错误；

6. 优化器算法错误（如果自行实现了优化器）等。

建议通过检查模型代码的方式对模型结构进行检查。此外，MindInsight也可以辅助用户对模型结构进行检查。大多数情况下，SummaryCollector会自动记录计算图，通过MindInsight，用户可以方便地对计算图进行查看。模型脚本运行后，建议使用MindInsight计算图可视模块查看模型结构，加深对计算图的理解，确认模型结构符合预期。若有标杆脚本，还可以同标杆脚本对照查看计算图，检查当前脚本和标杆脚本的计算图是否存在重要的差异。

考虑到模型结构一般都很复杂，期望在这一步就能发现所有的模型结构问题是不现实的。只要通过可视化的模型结构加深对计算图的理解，发现明显的结构问题即可。后面的步骤中，发现了更明确的精度问题现象后，我们还会回到这一步重新检查确认。

注1：MindInsight支持查看SummaryCollector记录的计算图和MindSpore context的save_graphs参数导出的pb文件计算图。请参考我们教程中的“计算图可视化”部分了解更多信息（https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/advanced_use/dashboard.html）。

注2：脚本迁移工具可以将PyTorch、TensorFlow框架下编写的模型转换为MindSpore脚本，请访问教程（https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/advanced_use/migrate_3rd_scripts_mindconverter.html） 以了解更多信息。

04检查输入数据

通过检查输入模型的数据，可以结合脚本判断数据处理流水线和数据集是否存在问题。输入数据的常见问题有：

1. 数据缺失值过多；

2. 每个类别中的样本数目不均衡；

3. 数据中存在异常值；

4. 数据标签错误；

5. 训练样本不足；

6. 未对数据进行标准化，输入模型的数据不在正确的范围内；

7. finetune和pretrain的数据处理方式不同；

8. 训练阶段和推理阶段的数据处理方式不同；

9. 数据处理参数不正确等。

MindInsight可以辅助用户对输入数据、数据处理流水线进行检查。大多数情况下，SummaryCollector会自动记录输入模型的数据（数据处理后的数据）和数据处理流水线参数。输入模型的数据会展示在“数据抽样”模块，数据处理流水线参数会展示在“数据图”模块和“数据溯源”模块。通过MindInsight的数据抽样模块，可以检查输入模型的（数据处理流水线处理后的）数据。若数据明显不符合预期（例如数据被裁剪的范围过大，数据旋转的角度过大等），可以判断输入数据出现了一定的问题。通过MindInsight的数据图和数据溯源模块，可以检查数据处理流水线的数据处理过程和具体参数取值，从而发现不合理的数据处理方法。

如果有标杆脚本，还可以同标杆脚本对照，检查数据处理流水线输出的数据是否和当前脚本的数据相同。例如，将数据处理流水线输出的数据保存为npy文件，然后使用numpy.allclose()方法对标杆脚本和当前脚本的数据进行对比。如果发现不同，则数据处理阶段可能存在精度问题。

若数据处理流水线未发现问题，可以手动检查数据集是否存在分类不均衡、标签匹配错误、缺失值过多、训练样本不足等问题。

05检查loss曲线

很多精度问题会在网络训练过程中发现，常见的问题或现象有：

1. 权重初始化不合理（例如初始值为0，初始值范围不合理等）；

2. 权重中存在过大、过小值；

3. 权重变化过大；

4. 权重冻结不正确；

5. 权重共享不正确；

6. 激活值饱和或过弱（例如Sigmoid的输出接近1，Relu的输出全为0）；

7. 梯度爆炸、消失；

8. 训练epoch不足；

9. 算子计算结果存在NAN、INF；

10. 算子计算过程溢出（计算过程中的溢出不一定都是有害的）等。

上述这些问题或现象，有的可以通过loss表现出来，有的则难以观察。MindInsight提供了针对性的功能，可以观察上述现象、自动检查问题，帮助您更快定位问题根因。例如：

• MindInsight的参数分布图模块可以展示模型权重随训练过程的变化趋势；
• MindInsight的张量可视模块可以展示张量的具体取值，对不同张量进行对比；
• MindInsight调试器内置了种类丰富，功能强大的检查能力，可以检查权重问题（例如权重不更新、权重更新过大、权重值过大/过小）、梯度问题（例如梯度消失、梯度爆炸）、激活值问题（例如激活值饱和或过弱）、张量全为0、NAN/INF、算子计算过程溢出等问题。

调试器使用教程：

https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/advanced_use/debugger.html

大多数情况下，SummaryCollector会自动记录模型的loss曲线，可以通过MindInsight的标量可视模块查看。loss曲线能够反映网络训练的动态趋势，通过观察loss曲线，可以得到模型是否收敛、是否过拟合等信息。

大多数情况下，SummaryCollector会自动记录模型参数变化情况（默认记录5个参数），可以通过MindInsight的参数分布图模块查看。如果想要记录更多参数的参数分布图，请参考SummaryCollector的histogram_regular参数（https://www.mindspore.cn/doc/api_python/zh-CN/master/mindspore/mindspore.train.html#mindspore.train.callback.SummaryCollector），或参考HistogramSummary算子（https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/advanced_use/summary_record.html#summarysummarycollector）。

张量不会被自动记录，如果想要通过MindInsight查看张量的具体取值，请使用TensorSummary算子 （https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/advanced_use/summary_record.html#summarysummarycollector）。

下面结合loss曲线的常见现象介绍使用MindInsight进行精度问题定位的思路。

5.1 loss跑飞

loss跑飞是指loss中出现了NAN、+/-INF或者特别大的值。loss跑飞一般意味着算法设计或实现存在问题。定位思路如下：

1. 回顾脚本、模型结构和数据，

1）检查超参是否有不合理的特别大/特别小的取值，

2）检查模型结构是否实现正确，特别是检查loss函数是否实现正确，

3）检查输入数据中是否有缺失值、是否有特别大/特别小的取值。

2. 观察训练看板中的参数分布图，检查参数更新是否有明显的异常。若发现参数更新异常，可以结合调试器定位参数更新异常的原因。3. 使用调试器模块对训练现场进行检查。

1）若loss值出现NAN、+/-INF，可使用“检查张量溢出”条件添加全局监测点，定位首先出现NAN、+/-INF的算子节点，检查算子的输入数据是否会导致计算异常（例如除零）。若是算子输入数据的问题，则可以针对性地加入小数值epsilon避免计算异常。

2）若loss值出现特别大的值，可使用“检查过大张量”条件添加全局监测点，定位首先出现大值的算子节点，检查算子的输入数据是否会导致计算异常。若输入数据本身存在异常，则可以继续向上追踪产生该输入数据的算子，直到定位出具体原因。

3）若怀疑参数更新、梯度等方面存在异常，可使用“检查权重变化过大”、“检查梯度消失”、“检查梯度过大”等条件设置监测点，定位到异常的权重或梯度，然后结合张量检查视图，逐层向上对可疑的正向算子、反向算子、优化器算子等进行检查。

5.2 loss收敛慢

loss收敛慢是指loss震荡、收敛速度慢，经过很长时间才能达到预期值，或者最终也无法收敛到预期值。相较于loss跑飞，loss收敛慢的数值特征不明显，更难定位。定位思路如下：1. 回顾脚本、模型结构和数据，

1）检查超参是否有不合理的特别大/特别小的取值，特别是检查学习率是否设置过小或过大，学习率设置过小会导致收敛速度慢，学习率设置过大会导致loss震荡、不下降；

2）检查模型结构是否实现正确，特别是检查loss函数、优化器是否实现正确；

3）检查输入数据的范围是否正常，特别是输入数据的值是否过小

2. 观察训练看板中的参数分布图，检查参数更新是否有明显的异常。若发现参数更新异常，可以结合调试器定位参数更新异常的原因。3. 使用调试器模块对训练现场进程检查。

1）可使用“检查权重变化过小”、“检查未变化权重”条件对可训练（未固定）的权重进行监测，检查权重是否变化过小。若发现权重变化过小，可进一步检查学习率取值是否过小、优化器算法是否正确实现、梯度是否消失，并做针对性的修复。

2）可使用“检查梯度消失”条件对梯度进行监测，检查是否存在梯度消失的现象。若发现梯度消失，可进一步向上检查导致梯度消失的原因。例如，可以通过“检查激活值范围”条件检查是否出现了激活值饱和、Relu输出为0等问题。

5.3 其它loss现象

若训练集上loss为0，一般说明模型出现了过拟合，请尝试增大训练集大小。

06检查精度是否达到预期

MindInsight可以为用户记录每次训练的精度结果。在model.train和model.eval中使用同一个SummaryCollector实例时，会自动记录模型评估（metrics）信息。训练结束后，可以通过MindInsight的模型溯源模块检查训练结果精度是否达标。

6.1 检查训练集上的精度

若训练集上模型的loss值、metric值未达到预期，可以参考以下思路进行定位和优化：

1. 回顾代码、模型结构、输入数据和loss曲线，

1）检查脚本，检查超参是否有不合理的值

2）检查模型结构是否实现正确

3）检查输入数据是否正确

4）检查loss曲线的收敛结果和收敛趋势是否存在异常

2. 尝试使用MindInsight溯源分析功能优化超参。溯源分析页面会对超参的重要性进行分析，用户应优先考虑调整重要性高的超参，从散点图中可以观察出超参和优化目标的关系，从而针对性地调整超参取值。

3. 尝试使用MindInsight调参器优化超参。请注意，调参器通过执行多次完整训练的方式进行超参搜索，消耗的时间为网络一次训练用时的若干倍，如果网络一次训练耗时较长，则超参搜索将需要很长的时间。调参器使用教程：https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/advanced_use/hyper_parameters_auto_tuning.html

4. 尝试使用MindInsight模型解释功能优化模型和数据集。模型解释功能可以通过显著图可视化展示对分类结果最重要的区域，还可以通过评分体系提示应该对哪类标签进行优化。

模型解释使用教程：

https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/advanced_use/model_explaination.html

5. 尝试优化模型结构/算法。

6.2 检查验证集上的精度

若训练集精度和验证集精度都未达到预期，则应首先参考上一节检查训练集精度。若训练集精度已达到预期，但是验证集精度未达到预期，大概率是模型出现了过拟合，处理思路如下：

1. 检查验证集评估脚本的评估逻辑有无错误。特别是数据处理方式是否与训练集一致，推理算法有误错误，是否加载了正确的模型checkpoint。2. 增加数据量。包括增加样本量，进行数据增强和扰动等。3. 正则化。常见的技术如参数范数惩罚（例如向目标函数中添加一个正则项 ），参数共享（强迫模型的两个组件共享相同的参数值），提前中止训练等。4. 适当降低模型的规模。例如减少卷积层数等。

6.3 检查测试集上的精度

若验证集和测试集精度都未达到预期，则应首先参考上一节检查验证集精度。若验证集精度已达到预期，但是测试集精度未达到预期，考虑到测试集的数据是模型从未见过的新数据，原因一般是测试集的数据分布和训练集的数据分布不一致。处理思路如下：

1. 检查测试集评估脚本的评估逻辑有误错误。特别是数据处理方式是否与训练集一致，推理算法有误错误，是否加载了正确的模型checkpoint。

2. 检查测试集中的数据质量，例如数据的分布范围是否明显同训练集不同，数据是否存在大量的噪声、缺失值或异常值。

07小结

由于相同的现象存在多个可能原因，精度问题的定位非常依赖专家经验。希望上述定位方法和功能能够起到良好的引导的作用，帮助你不断积累成功经验，成为精度调优大师。

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