【Hackathon 6th Article No.1】Inplace 优化性能 #882
Conversation
| 上述代码在执行 x[0] = 4.0 时会抛出如下错误: | ||
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| ```python | ||
| ValueError: (InvalidArgument) Leaf Tensor (generated_tensor_0) that doesn't stop gradient can't use inplace strategy. |
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这个报错是因为对叶子节点做了inplace操作啊，不是这个2. 对后续计算（如求梯度）中仍要需要用到的值，不能使用 Inplace 操作。的例子啊
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噢噢好像理解了；因为原地修改叶子张量的数据会覆盖前向传递中的值，从而阻碍在反向传播时正确地重建计算图
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| 为避免影响计算的准确性，执行 Inplace 操作时需要特别注意以下情况： | ||
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| 1. **对设置了 `requires_grad=True` 的叶子张量（leaf tensor），应避免使用 Inplace 操作，因为这可能妨碍正确的梯度计算。** |
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不是可能妨碍正确的梯度计算, 叶子节点不能inplace不是这个原因，为什么可以看我对之前那个pr的评论
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已全部修改，辛苦老师帮忙再看看 |
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已全部修改，辛苦老师帮忙再看看 |
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| 本文将通过实际的 Paddle 代码示例来，展示如何在PaddlePaddle中使用Inplace操作，并对比其在内存优化和性能提升方面的效果，阐述其在实际应用中的好处、潜在问题以及飞桨是如何保护梯度计算过程的。 | ||
| # 1. 什么是Inplace操作？ | ||
| Inplace操作允许直接在原始数据上进行修改，而无需创建数据的副本。这样不仅可以减少内存的占用，还能降低计算的复杂度，从而提升整体的执行性能。 |
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| 为避免影响计算的准确性，执行 Inplace 操作时需要特别注意以下情况： | ||
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| 1. **对设置了 `requires_grad=True` 的叶子张量（leaf tensor）应避免使用原地（inplace）操作。** 因为原地修改叶子张量的数据会覆盖前向传递中的值，从而阻碍在反向传播时正确地重建计算图。 |
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已修改表述为：就无法正确计算依赖于这个值的梯度
| 为避免影响计算的准确性，执行 Inplace 操作时需要特别注意以下情况： | ||
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| 1. **对设置了 `requires_grad=True` 的叶子张量（leaf tensor）应避免使用原地（inplace）操作。** 因为原地修改叶子张量的数据会覆盖前向传递中的值，从而阻碍在反向传播时正确地重建计算图。 | ||
| 2. **PaddlePaddle 在执行反向传播时，针对某些特定的函数，能够保存必要的中间状态，或已经实现了策略以正确处理 Inplace 操作。** 不过，对于不常见或复杂的操作，最好在实际使用前通过实验来验证其行为。 |
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这里直接说用户在使用的时候无须关心执行了inplace操作会导致反向传播错误的，大部分运算paddle已经都可以保证inplace操作后反向传播仍然正确，小部分反向传播会错误的情况下paddle也会抛出对应的异常
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| ### 1. 对设置了 `requires_grad=True` 的叶子张量应避免使用原地（inplace）操作 | ||
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| 当这类张量设置为 `requires_grad=True`，表示它们的梯度需要被计算以用于反向传播。对这些张量执行原地操作，如 `a.sin_()`，可能会直接修改其数据。这反映了一个关键问题：原地修改叶子张量的数据会覆盖前向传递中的值，从而阻碍在反向传播时正确地重建计算图。这样的修改不仅可能导致梯度计算错误，还可能影响整个模型训练过程的稳定性和准确性。 |
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"requires_grad=True，表示它们的梯度需要被计算以用于反向传播", requires_grad=True 含义是需要保留该tensor的梯度，保留的主要目的不是用于反向传播，只是用于反向传播的话，应该反向计算完了就可以释放了。主要目的是为了后面优化器优化参数的时候使用。
而且paddle也不是requires_grad=True的说法吧
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阻碍在反向传播时正确地重建计算图 为什么会阻碍呢？
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| 错误信息明确指出了“叶子变量不应该停止梯度计算并且不能使用原地策略”，这表明当张量被用于梯度计算时，进行原地操作可能会导致前向传递的值被覆盖，从而无法在反向传播时正确地重建计算图。 | ||
| 即，原地操作 sin_() 在计算图中的叶子节点上不能直接使用，因为它会影响梯度计算。 |
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已全部修改，辛苦老师帮忙再看看 |
| 当对这些叶子张量执行原地操作，例如 `a.sin_()`（这里 `sin_()` 是一个原地修改 a 的正弦函数版本），会直接修改张量的数据。这种修改是有问题的，因为： | ||
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| 1. **覆盖前向传播的值**：原地操作会改变张量的内容，如果这些内容在计算图中用于之后的梯度计算，原始值被覆盖的丢失，就无法正确计算依赖于这个值的梯度。 | ||
| 2. **计算图的完整性受损**：自动微分依赖于计算图中节点的值来追踪并计算梯度。原地操作可能导致计算图的某些节点丢失所需的前向传播值，这可能导致反向传播过程中错误的梯度或者计算错误。 |
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为什么会让“计算图的完整性受损”呢，解释一下，假如y=x.sin_(), x 是 叶子节点，我需要计算x梯度，并且用这个梯度更新x。inplace场景下，执行y = x.sin_() 以后，x的值已经被原地修改了，记为x‘。梯度更新公式 x = x - a*x_grad, a是这里的步长，x_grad是x的梯度，inplace与非inplace计算结果一致。 但是x已经变成了x', 那这个更新过程就不正确了
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是这样理解吗：因为已经覆盖了（x的原地操作），所以后面的二次覆盖（更新梯度修改x）不是本质错误原因，根本错误原因是第一次的覆盖。
根据这个理解，已修改表述为：### 2. 原地操作对计算图有影响时，抛出异常
自动微分依赖于计算图中的节点值来追踪和计算梯度，而原地操作（例如 x.sin_()，这里 sin_() 是一个原地修改 x 的正弦函数版本）会覆盖前向传播的值导致原始值被覆盖，从而无法正确计算依赖于该值的梯度。这样的修改不仅可能导致梯度计算错误，还可能影响整个模型训练过程的稳定性和准确性。
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谢谢老师耐心的解答，已修改表述
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已修改表述，麻烦老师帮忙再看看 |
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已修改表述，麻烦老师帮忙再看看 |
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【Hackathon 6th】优秀稿件征集与传播：按照活动规则，阶段一已于 5 月 15 日 截止，研发不再审核稿件 PR |
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噢噢好滴，谢谢luotao1老师告知，也谢谢GGBond8488老师一直以来的耐心解答。 |
原因说明：尝试sync fork，结果意外关闭了之前提交分支的申请
原pr：#857