溢出检测定位问题案例

问题现象

在昇腾AI处理器上进行BERT-CRF模型训练，发现Loss收敛异常。

总体思路

在PyTorch模型迁移与训练过程中出现的精度问题，可以从以下两方面依次进行定位。

若用户在训练过程中怀疑网络存在溢出问题，用户可以使用溢出检测。检测到有溢出结果之后，可以参考以下步骤规避或解决。
部分溢出属于过程溢出，可能不影响最终精度。因此检测到发生溢出的API后，可以通过dump比对验证该溢出是否导致了精度问题。这时可以用工具的list模式在NPU上dump溢出API的输入与输出，与标杆侧（CPU/GPU/NPU）做比对，观察溢出是否导致了精度问题。如果比对结果显示没有精度问题，可以考虑不进行下一步。
对于造成了精度问题的溢出，可将该API的计算用表示范围更大的数据类型来规避溢出，或联系华为工程师求助，可进入昇腾开源社区使用issue进行沟通。

环境准备

请参考ptdbg_ascend工具使用说明安装ptdbg_ascend精度工具。BERT-CRF模型训练工程可点击获取链接-ModelZoo，下载BERT-CRF模型训练脚本并准备训练环境和训练数据集。

溢出检测

进入模型脚本所在目录并打开。

cd examples/sequence_labeling
vi task_sequence_labeling_ner_crf.py

在训练脚本中导入精度工具包，使能精度工具溢出定位；在模型定义后，训练循环开始前，添加溢出检测函数，其中overflow_check为使能溢出检测开关，overflow_nums为检测到溢出抛出异常的阈值次数，超过这个阈值就会退出训练。

from ptdbg_ascend import PrecisionDebugger

...

model = Model().to(device) 

print(model)

if 'npu' in device:
    optimizer = apex.optimizers.NpuFusedAdam(model.parameters(), lr=args.lr)
    model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level=args.opt_level, \
         loss_scale=256, combine_grad=True, combine_ddp=True if distributed else False)
else:
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)

debugger = PrecisionDebugger(dump_path="./overflow", hook_name="overflow_check")

# 模型初始化
# 下面代码也可以用PrecisionDebugger.start()和PrecisionDebugger.stop()
debugger.start()

# 需要dump的代码片段1

debugger.stop()
debugger.start()

# 需要dump的代码片段2

debugger.stop()
debugger.step()

参考ModelZoo BERT-CRF模型获取界面的说明，拉起训练。样例代码如下：

bash ./test/train_full_1p.sh --data_path=$data_path    # data_path请根据实际情况设置

检测到溢出，抛出异常并结束训练。样例异常信息如下图。
图1 溢出异常
找到图1中含溢出信息的pkl文件进行分析。
分析.pkl日志文件。日志文件中只会记录发生溢出的API。发现溢出发生在第145次调用线性函数的反向传播output，由此可确定出现问题的API为Functional_linear_145_backward，接下来可以用工具的list模式，dump比对NPU侧和标杆（GPU/NPU/CPU）的数据，确定溢出是否导致了精度问题。list模式和dump比对可以参考configure_hook的dump模式和数据dump比对场景。如果确定有精度问题，可将该API的计算用表示范围更大的数据类型来规避溢出，或联系华为工程师求助，可进入昇腾开源社区使用issue进行沟通。
图2 日志信息

父主题： 精度调测案例