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昇腾小AI

Loss Scale

概述

在混合精度计算中，使用float16数据格式时数据的动态范围会降低，造成梯度计算出现浮点溢出，从而导致部分参数更新失败。为了保证部分模型训练在混合精度训练过程中收敛，需要配置loss scale的方法。

Loss scale方法通过在前向计算所得的loss乘以loss scale系数S，起到在反向梯度计算过程中达到放大梯度的作用，从而最大程度规避浮点计算中较小梯度值无法用FP16表达而出现的溢出问题。在参数梯度聚合之后以及优化器更新参数之前，将聚合后的参数梯度值除以loss scale系数S还原。

动态Loss scale通过在训练过程中检查梯度中浮点计算异常状态，自动动态选取loss scale系数S以适应训练过程中梯度变化，从而解决人工选取loss scale系数S和训练过程中自适应调整的问题。

在具体实现中：

针对Atlas 训练系列产品，浮点计算溢出模式默认为“饱和模式”且仅支持“饱和模式”（即计算出现溢出时，计算结果会饱和为浮点数极值（+-MAX）。

针对Atlas A2 训练系列产品，浮点计算溢出模式支持饱和模式与INF/NAN模式，请保持默认值INF/NAN模式。饱和模式仅用于兼容旧版本，后续不再演进，且此模式下计算精度可能存在误差。

  • 浮点计算的溢出模式为“饱和模式”的场景下，昇腾AI处理器由于浮点计算特性不同，在计算过程中的浮点异常检查等部分与GPU存在差异，此种场景下，开发者需要参考本章节开启loss scale功能或者基于原有loss scale功能迁移脚本。
  • 浮点计算的溢出模式为“INF/NAN模式”的场景下，开发者使用TensorFlow原生的loss scale功能即可，无需参考本节做功能迁移。当然，若您参考已参考本节进行了loss scale功能的迁移，您的网络脚本仍可正常运行。

实现原理

  • 动态loss scale的主要计算流程。
    1. 维护一个float32的主参数版本。
    2. 将loss scale系数S初始化为一个较大值。
    3. 在每次迭代中：
      1. 从float32的主参数版本中通过精度转换cast出一份float16的参数版本供本次迭代计算使用。
      2. 前向计算获得loss。
      3. 将loss乘以当前loss scale系数S。
      4. 反向计算获得梯度。
      5. 分布式训练场景下进行梯度聚合操作。
      6. 检查梯度，当存在inf/nan时，减小loss scale系数S，不进行参数更新结束本次迭代。
      7. 将梯度乘以1/S还原。
      8. 通过优化器更新参数。
      9. 如果在最近N次迭代未发现inf/nan，则增加loss scale系数S。N为可配置项。
      图1 动态Loss Scale的主要计算流程

使用Loss Scale

  • 自动迁移场景

    如果原始网络中使用了loss scale功能，使用工具自动迁移的场景下，工具会自动将TensorFlow的LossScaleManager迁移为NPU的ExponentialUpdateLossScaleManager或FixedLossScaleManager。如果原始网络中没有使用loss scale功能，用户可以根据需要参考本节自行添加。

  • 手工迁移场景

    如果原始网络中使用了loss scale功能，需要将LossScaleOptimizer迁移为NPULossScaleOptimizer或NPUOptimizer构造函数，下面仅以NPULossScaleOptimizer举例说明。

    • 静态loss scale：用户可定义在混合精度训练过程中使用固定的loss scale系数。

      具体做法是，在创建NPULossScaleOptimizer之前，实例化一个FixedLossScaleManager类进行指定loss scale的值。

    • 动态loss scale：用户可定义在混合精度训练过程中根据浮点计算异常状态调整loss scale系数。

      具体做法是，在创建NPULossScaleOptimizer之前，实例化一个ExponentialUpdateLossScaleManager类进行动态loss scale的配置。

      ExponentialUpdateLossScaleManager类对象的构造不能在tf.control_dependencies()接口的作用域内，否则可能会造成图结构执行顺序与预期不一致，详细可参见NPULossScaleOptimizer优化器使用常见问题。

    另外，分布式训练场景下，如果使用了NPULossScaleOptimizer，必须将is_distributed配置为True，以支持分布式训练场景下loss scale功能。单卡场景下，NPULossScaleOptimizer的is_distributed必须保持默认值False，否则会导致训练异常。

    TensorFlow原始代码：

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    if FLAGS.use_fp16 and (FLAGS.bert_loss_scale not in [None, -1]):
  opt_tmp = opt
  if FLAGS.bert_loss_scale == 0:
    loss_scale_manager = tf.contrib.mixed_precision.ExponentialUpdateLossScaleManager(init_loss_scale=2**32, incr_every_n_steps=1000, decr_every_n_nan_or_inf=2, decr_ratio=0.5)
  elif FLAGS.bert_loss_scale >= 1:
    loss_scale_manager = tf.contrib.mixed_precision.FixedLossScaleManager(loss_scale=FLAGS.bert_loss_scale)
  else:
    raise ValueError("Invalid loss scale: %d" % FLAGS.bert_loss_scale)
  opt = tf.contrib.mixed_precision.LossScaleOptimizer(opt_tmp, loss_scale_manager)

    迁移后的代码：

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    from npu_bridge.npu_init import *

if FLAGS.use_fp16 and (FLAGS.bert_loss_scale not in [None, -1]):
  opt_tmp = opt
  if FLAGS.bert_loss_scale == 0:
    loss_scale_manager = ExponentialUpdateLossScaleManager(init_loss_scale=2**32, incr_every_n_steps=1000, decr_every_n_nan_or_inf=2, decr_ratio=0.5)
  elif FLAGS.bert_loss_scale >= 1:
    loss_scale_manager = FixedLossScaleManager(loss_scale=FLAGS.bert_loss_scale)
  else:
    raise ValueError("Invalid loss scale: %d" % FLAGS.bert_loss_scale)
  #device数是否大于1，如果大于1，进行分布式训练
  if ops_adapter.size() > 1:
    opt_tmp = npu_distributed_optimizer_wrapper(opt_tmp)
    opt = NPULossScaleOptimizer(opt_tmp, loss_scale_manager, is_distributed=True)
  else:
    opt = NPULossScaleOptimizer(opt_tmp, loss_scale_manager)

    另外，如果原始代码中没有使用loss scale，可以找到优化器名称后补充如下代码（以使用静态loss scale为例）：

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    loss_scale_manager = FixedLossScaleManager(loss_scale=1024)
optimizer=NPULossScaleOptimizer(optimizer,loss_scale_manager)
optimizer=optimizer.minimize(self.loss)

由于NPU计算特性与GPU混合精度计算特性存在差异，LossScaleManager超参也往往需要进行适当的调整以保证精度。当用户模型基于默认loss scale参数训练产生溢出的迭代过多，影响最终精度时，需要对loss scale参数进行适当调整，减少发生浮点异常的次数。

具体方法为：参考打印loss scale值打印loss scale值，根据loss scale值观察溢出次数，调整LossScaleManager参数。

更新global step

在开启loss scale后，需要丢弃loss scale溢出的step，具体需要看使用的优化器的更新step逻辑：

  • 大多数情况下，比如resnet50HC网络中本来用的tf.train.MomentumOptimizer优化器，它更新global step就是在apply_gradients中处理的，此时能保证溢出时不更新step，因此不需要进行脚本改造。
  • 但是，比如Bert网络，更新global step是在create_optimizer里面实现的，包括判断逻辑，此时需要将更新global step放在优化器进行。具体迁移示例如下：

TensorFlow原始代码中，更新global step是在create_optimizer里面实现的，包括判断逻辑：

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def create_optimizer(loss, init_lr, num_train_steps, num_warmup_steps, hvd=None, manual_fp16=False, use_fp16=False, num_accumulation_steps=1,
                     optimizer_type="adam", allreduce_post_accumulation=False):
  ...
      if tf.flags.FLAGS.npu_bert_clip_by_global_norm:
        new_global_step = tf.cond(all_are_finite, lambda: global_step + 1, lambda: global_step)
      else:
        new_global_step = global_step + 1
      new_global_step = tf.identity(new_global_step, name='step_update')
      train_op = tf.group(train_op, [global_step.assign(new_global_step)])
  return train_op

迁移到Ascend平台时，需要将更新global step放在优化器进行：

  1. 将脚本中create_optimizer里面实现的global step更新逻辑注释掉： 
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    def create_optimizer(loss, init_lr, num_train_steps, num_warmup_steps, hvd=None, manual_fp16=False, use_fp16=False, num_accumulation_steps=1,
                     optimizer_type="adam", allreduce_post_accumulation=False):
  ...
      #if tf.flags.FLAGS.npu_bert_clip_by_global_norm:
      #  new_global_step = tf.cond(all_are_finite, lambda: global_step + 1, lambda: global_step)
      #else:
      #  new_global_step = global_step + 1
      #new_global_step = tf.identity(new_global_step, name='step_update')
      #train_op = tf.group(train_op, [global_step.assign(new_global_step)])
  return train_op
  2. 分别在AdamWeightDecayOptimizer和LAMBOptimizer类的apply_gradients函数最后return之前增加更新global step的逻辑，LossScale只有状态检查未溢出时才会调用apply_gradients： 
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      def apply_gradients(self, grads_and_vars, global_step=None, name=None,
      manual_fp16=False):
    assignments = []
    for (grad, param) in grads_and_vars:
        ...
    new_global_step = global_step + 1
    new_global_step = tf.identity(new_global_step, name='step_update')
    assignments.extend([global_step.assign(new_global_step)])
    return tf.group(*assignments, name=name)

打印loss scale值

Estimator模式下，可以通过添加hook的方式实现对loss scale值进行打印：

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class _LogSessionRunHook(tf.train.SessionRunHook):
   def before_run(self, run_context):
       return tf.estimator.SessionRunArgs(
               fetches=['loss_scale:0'])
 
   def after_run(self, run_context, run_values):
       print('loss scale value=%d' % run_values.results[0], flush=True)
  
...

if 'train' in params.exec_mode:
    training_hooks = get_hooks(params, logger)
    training_hooks.append(_LogSessionRunHook())
    estimator.train(
        input_fn = dataset.train_fn,
        steps = max_steps,
        hooks = training_hooks)

需要注意的是，以上hook无法适用所有网络，原因是loss scale值是根据算子名称打印的，如果用户使用了scope等指定网络中部分算子的名称，则该hook需要相应更改为需要获取的算子名称。

sess.run模式下，可以通过调用get_loss_scale接口从NPU的lossscale优化器获取loss scale的值。

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# 原始代码示例
for step in range(restore_step, FLAGS.max_steps):
    data = next(data_generator)
    inputs_padded = data[0]
    bbox_padded = pad_bbox(data[1],FLAGS.num_bbox)
    input_image_np = inputs_padded
    input_bbox_np = bbox_padded

    ml, tl,ce_loss, bbox_loss, _, summary_str = sess.run([
                                       model_loss,
                                       total_loss, 
                                       rpn_cross_entropy,
                                       rpn_loss_box,
                                       train_op, summary_op],
                                       feed_dict={input_image: input_image_np,input_bbox: input_bbox_np})
    summary_writer.add_summary(summary_str, global_step=step)

# 修改后的代码示例
for step in range(restore_step, FLAGS.max_steps):
    data = next(data_generator)
    inputs_padded = data[0]
    bbox_padded = pad_bbox(data[1],FLAGS.num_bbox)
    input_image_np = inputs_padded
    input_bbox_np = bbox_padded
    lossScale = loss_scale_manager.get_loss_scale()
    l_s, global_steppp, ml, tl,ce_loss, bbox_loss, _, summary_str = sess.run(
                                      [lossScale,
                                       global_step,
                                       model_loss,
                                       total_loss,
                                       rpn_cross_entropy,
                                       rpn_loss_box,
                                       train_op, summary_op],
                                       feed_dict={input_image: input_image_np, input_bbox: input_bbox_np})
    summary_writer.add_summary(summary_str, global_step=step)
    print('loss_scale is: ', l_s)
    print("global_step:", global_steppp)
父主题： 混合精度训练
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