PyTorch FSDP で optim_state_dict を使ってオプティマイザーの状態を保存・復元
PyTorch: Fully Sharded Data Parallel - torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel.optim_state_dict() 解説
torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel.optim_state_dict()
は、PyTorch の Fully Sharded Data Parallel
(FSDP) で使用される関数です。FSDP は、大規模なモデルを複数の GPU に分散させて効率的にトレーニングするための技術です。この関数は、FSDP で使用されるオプティマイザーの状態辞書を取得するために使用されます。
詳細
optim_state_dict()
関数は、以下の引数を受け取ります。
- model: FSDP でラップされたモデル
- optim: モデルの訓練に使用されるオプティマイザー
- optim_state_dict: オプティマイザーの状態辞書
- is_named_optimizer: オプティマイザーが
NamedOptimizer
またはKeyedOptimizer
であるかどうか - load_directly: True の場合、この関数は
optim.load_state_dict(result)
を呼び出して、結果をオプティマイザーに直接読み込みます。 - group: モデルのパラメータがシャードされているプロセスグループ
戻り値
この関数は、以下の情報を格納した辞書を返します。
- state: オプティマイザーの状態
- param_groups: パラメータグループの情報
コード例
import torch
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
fsdp_model = FSDP(model)
optim_state_dict = fsdp_model.optim_state_dict(optim)
# オプティマイザーの状態を保存
torch.save(optim_state_dict, "optim_state_dict.pt")
# オプティマイザーの状態をロード
optim_state_dict = torch.load("optim_state_dict.pt")
# オプティマイザーに状態を復元
optim.load_state_dict(optim_state_dict)
補足
- FSDP は、PyTorch 1.9 以降で利用可能です。
- FSDP を使用するには、
torch.distributed
モジュールをインストールする必要があります。
PyTorch FSDP optim_state_dict サンプルコード集
import torch
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
fsdp_model = FSDP(model)
# オプティマイザーの状態を取得
optim_state_dict = fsdp_model.optim_state_dict(optim)
# オプティマイザーの状態を保存
torch.save(optim_state_dict, "optim_state_dict.pt")
# オプティマイザーの状態をロード
optim_state_dict = torch.load("optim_state_dict.pt")
# オプティマイザーに状態を復元
optim.load_state_dict(optim_state_dict)
NamedOptimizer/KeyedOptimizer の使用
from torch.optim import Optimizer
class NamedOptimizer(Optimizer):
def __init__(self, params, lr=0.01):
super().__init__(params, lr)
self.param_groups = [{"params": params, "lr": lr}]
class KeyedOptimizer(Optimizer):
def __init__(self, params, lr=0.01):
super().__init__(params, lr)
self.param_groups = [{"params": params, "lr": lr, "key": "param_group_1"}]
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# NamedOptimizer の場合
optim_named = NamedOptimizer(model.parameters())
# KeyedOptimizer の場合
optim_keyed = KeyedOptimizer(model.parameters())
fsdp_model = FSDP(model)
# NamedOptimizer の場合
optim_state_dict_named = fsdp_model.optim_state_dict(optim_named, is_named_optimizer=True)
# KeyedOptimizer の場合
optim_state_dict_keyed = fsdp_model.optim_state_dict(optim_keyed, is_named_optimizer=True)
# ...
load_directly オプションの使用
import torch
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
fsdp_model = FSDP(model)
# オプティマイザーの状態を取得
optim_state_dict = fsdp_model.optim_state_dict(optim)
# オプティマイザーに状態を直接読み込む
fsdp_model.optim_state_dict(optim, load_directly=True)
特定のパラメータグループのみの状態を取得
import torch
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
fsdp_model = FSDP(model)
# 特定のパラメータグループのみの状態を取得
optim_state_dict = fsdp_model.optim_state_dict(
optim, param_groups=["param_group_1"]
)
特定のプロセスグループのみの状態を取得
import torch
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# プロセスグループを作成
group = torch.distributed.new_group(ranks=[0, 1])
fsdp_model = FSDP(model, process_group=group)
# 特定のプロセスグループのみの状態を取得
optim_state_dict = fsdp_model.optim_state_dict(
optim, group=group
)
これらのサンプルコードは、PyTorch FSDP optim_state_dict
関数の使用方法を理解するのに役立ちます。
補足
- FSDP を使用するには、`
PyTorch FSDP optim_state_dict のその他の使用方法
import torch
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
fsdp_model = FSDP(model)
# パラメータの名前を取得
param_names = [name for name, _ in model.named_parameters()]
# パラメータの名前と状態を格納する辞書を作成
optim_state_dict = {}
for name in param_names:
optim_state_dict[name] = fsdp_model.optim_state_dict(optim, param_groups=[name])
# ...
optim.state_dict() を直接使用
import torch
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
fsdp_model = FSDP(model)
# オプティマイザーの状態を取得
optim_state_dict = optim.state_dict()
# ...
カスタムな方法で状態を取得
import torch
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
def custom_optim_state_dict(model, optim):
# カスタムな方法で状態を取得
# ...
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
fsdp_model = FSDP(model)
# カスタムな方法で状態を取得
optim_state_dict = custom_optim_state_dict(fsdp_model, optim)
# ...
これらの方法は、optim_state_dict
関数のデフォルトの動作を変更したい場合に役立ちます。
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