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迁移 MMCV 模型到 MMEngine

简介

MMCV 早期支持的计算机视觉任务，例如目标检测、物体识别等，都采用了一种典型的模型参数优化流程，可以被归纳为以下四个步骤：

  1. 计算损失

  2. 计算梯度

  3. 更新参数

  4. 梯度清零

上述流程的一大特点就是调用位置统一（在训练迭代后调用）、执行步骤统一（依次执行步骤 1->2->3->4），非常契合钩子（Hook）的设计原则，因此这类任务通常会使用 Hook 来优化模型。MMCV 为此实现了一系列的 Hook，例如 OptimizerHook（单精度训练）、Fp16OptimizerHook（混合精度训练） 和 GradientCumulativeFp16OptimizerHook（混合精度训练 + 梯度累加），为这类任务提供各种优化策略。

一些例如生成对抗网络（GAN），自监督（Self-supervision）等领域的算法一般有更加灵活的训练流程，这类流程并不满足调用位置统一、执行步骤统一的原则，难以使用 Hook 对参数进行优化。为了支持训练这类任务，MMCV 的执行器会在调用 model.train_step 时，额外传入 optimizer 参数，让模型在 train_step 里实现自定义的优化流程。这样虽然可以支持训练这类任务，但也会导致无法使用各种 OptimizerHook，需要算法在 train_step 中实现混合精度训练、梯度累加等训练策略。

为了统一深度学习任务的参数优化流程，MMEngine 设计了优化器封装，集成了混合精度训练、梯度累加等训练策略，各类深度学习任务一律在 model.train_step 里执行参数优化流程。

优化流程的迁移

常用的参数更新流程

考虑到目标检测、物体识别一类的深度学习任务参数优化的流程基本一致，我们可以通过继承模型基类来完成迁移。

基于 MMCV 执行器的模型

在介绍如何迁移模型之前，我们先来看一个基于 MMCV 执行器训练模型的最简示例：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim import SGD
from torch.utils.data import DataLoader

from mmcv.runner import Runner
from mmcv.utils.logging import get_logger


train_dataset = [(torch.ones(1, 1), torch.ones(1, 1))] * 50
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=2)


class MMCVToyModel(nn.Module):
    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, img, label, return_loss=False):
        feat = self.linear(img)
        loss1 = (feat - label).pow(2)
        loss2 = (feat - label).abs()
        loss = (loss1 + loss2).sum()
        return dict(loss=loss,
                    num_samples=len(img),
                    log_vars=dict(
                        loss1=loss1.sum().item(),
                        loss2=loss2.sum().item()))

    def train_step(self, data, optimizer=None):
        return self(*data, return_loss=True)

    def val_step(self, data, optimizer=None):
        return self(*data, return_loss=False)


model = MMCVToyModel()
optimizer = SGD(model.parameters(), lr=0.01)
logger = get_logger('demo')

lr_config = dict(policy='step', step=[2, 3])
optimizer_config = dict(grad_clip=None)
log_config = dict(interval=10, hooks=[dict(type='TextLoggerHook')])


runner = Runner(
    model=model,
    work_dir='tmp_dir',
    optimizer=optimizer,
    logger=logger,
    max_epochs=5)

runner.register_training_hooks(
    lr_config=lr_config,
    optimizer_config=optimizer_config,
    log_config=log_config)
runner.run([train_dataloader], [('train', 1)])

基于 MMCV 执行器训练模型时，我们必须实现 train_step 接口，并返回一个字典，字典需要包含以下三个字段：

  • loss：传给 OptimizerHook 计算梯度

  • num_samples：传给 LogBuffer，用于计算平滑后的损失

  • log_vars：传给 LogBuffer 用于计算平滑后的损失

基于 MMEngine 执行器的模型

基于 MMEngine 的执行器，实现同样逻辑的代码：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader

from mmengine.runner import Runner
from mmengine.model import BaseModel

train_dataset = [(torch.ones(1, 1), torch.ones(1, 1))] * 50
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=2)


class MMEngineToyModel(BaseModel):

    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, img, label, mode):
        feat = self.linear(img)
        # 被 `train_step` 调用，返回用于更新参数的损失字典
        if mode == 'loss':
            loss1 = (feat - label).pow(2)
            loss2 = (feat - label).abs()
            return dict(loss1=loss1, loss2=loss2)
        # 被 `val_step` 调用，返回传给 `evaluator` 的预测结果
        elif mode == 'predict':
            return [_feat for _feat in feat]
        # tensor 模式，功能详见模型教程文档： tutorials/model.md
        else:
            pass


runner = Runner(
    model=MMEngineToyModel(),
    work_dir='tmp_dir',
    train_dataloader=train_dataloader,
    train_cfg=dict(by_epoch=True, max_epochs=5),
    optim_wrapper=dict(optimizer=dict(type='SGD', lr=0.01)))
runner.train()

MMEngine 实现了模型基类，模型基类在 train_step 里实现了 OptimizerHook 的优化流程。因此上例中，我们无需实现 train_step，运行时直接调用基类的 train_step。

MMCV 模型 MMEngine 模型 
class MMCVToyModel(nn.Module):

    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, img, label, return_loss=False):
        feat = self.linear(img)
        loss1 = (feat - label).pow(2)
        loss2 = (feat - label).abs()
        loss = (loss1 + loss2).sum()
        return dict(loss=loss,
                    num_samples=len(img),
                    log_vars=dict(
                        loss1=loss1.sum().item(),
                        loss2=loss2.sum().item()))

    def train_step(self, data, optimizer=None):
        return self(*data, return_loss=True)

    def val_step(self, data, optimizer=None):
        return self(*data, return_loss=False)

class MMEngineToyModel(BaseModel):

    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, img, label, mode):
        if mode == 'loss':
            feat = self.linear(img)
            loss1 = (feat - label).pow(2)
            loss2 = (feat - label).abs()
            return dict(loss1=loss1, loss2=loss2)
        elif mode == 'predict':
            return [_feat for _feat in feat]
        else:
            pass

    # 模型基类 `train_step` 等效代码
    # def train_step(self, data, optim_wrapper):
    #     data = self.data_preprocessor(data)
    #     loss_dict = self(*data, mode='loss')
    #     loss_dict['loss1'] = loss_dict['loss1'].sum()
    #     loss_dict['loss2'] = loss_dict['loss2'].sum()
    #     loss = (loss_dict['loss1'] + loss_dict['loss2']).sum()
    #     调用优化器封装更新模型参数
    #     optim_wrapper.update_params(loss)
    #     return loss_dict

关于等效代码中的数据处理器（data_preprocessor）和优化器封装（optim_wrapper）的说明，详见模型教程和优化器封装教程。

模型具体差异如下：

  • MMCVToyModel 继承自 nn.Module，而 MMEngineToyModel 继承自 BaseModel

  • MMCVToyModel 必须实现 train_step，且必须返回损失字典，损失字典包含 loss 和 log_vars 和 num_samples 字段。MMEngineToyModel 继承自 BaseModel，只需要实现 forward 接口，并返回损失字典，损失字典的每一个值必须是可微的张量

  • MMCVToyModel 和 MMEngineModel 的 forward 的接口需要匹配 train_step 中的调用方式，由于 MMEngineToyModel 直接调用基类的 train_step 方法，因此 forward 需要接受参数 mode，具体规则详见模型教程文档

自定义的参数更新流程

以训练生成对抗网络为例，生成器和判别器的优化需要交替进行，且优化流程可能会随着迭代次数的增多发生变化，因此很难使用 OptimizerHook 来满足这种需求。在基于 MMCV 训练生成对抗网络时，通常会在模型的 train_step 接口中传入 optimizer，然后在 train_step 里实现自定义的参数更新逻辑。这种训练流程和 MMEngine 非常相似，只不过 MMEngine 在 train_step 接口中传入优化器封装，能够更加简单地优化模型。

参考训练生成对抗网络，MMCV 和 MMEngine 的对比实现如下：

Training gan in MMCV Training gan in MMEngine 
    def train_discriminator(self, inputs, optimizer):
        real_imgs = inputs['inputs']
        z = torch.randn(
            (real_imgs.shape[0], self.noise_size)).type_as(real_imgs)
        with torch.no_grad():
            fake_imgs = self.generator(z)

        disc_pred_fake = self.discriminator(fake_imgs)
        disc_pred_real = self.discriminator(real_imgs)

        parsed_losses, log_vars = self.disc_loss(disc_pred_fake,
                                                 disc_pred_real)
        parsed_losses.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
        return log_vars

    def train_generator(self, inputs, optimizer_wrapper):
        real_imgs = inputs['inputs']
        z = torch.randn(inputs['inputs'].shape[0], self.noise_size).type_as(
            real_imgs)

        fake_imgs = self.generator(z)

        disc_pred_fake = self.discriminator(fake_imgs)
        parsed_loss, log_vars = self.gen_loss(disc_pred_fake)

        parsed_losses.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
        return log_vars

    def train_discriminator(self, inputs, optimizer_wrapper):
        real_imgs = inputs['inputs']
        z = torch.randn(
            (real_imgs.shape[0], self.noise_size)).type_as(real_imgs)
        with torch.no_grad():
            fake_imgs = self.generator(z)

        disc_pred_fake = self.discriminator(fake_imgs)
        disc_pred_real = self.discriminator(real_imgs)

        parsed_losses, log_vars = self.disc_loss(disc_pred_fake,
                                                 disc_pred_real)
        optimizer_wrapper.update_params(parsed_losses)
        return log_vars



    def train_generator(self, inputs, optimizer_wrapper):
        real_imgs = inputs['inputs']
        z = torch.randn(real_imgs.shape[0], self.noise_size).type_as(real_imgs)

        fake_imgs = self.generator(z)

        disc_pred_fake = self.discriminator(fake_imgs)
        parsed_loss, log_vars = self.gen_loss(disc_pred_fake)

        optimizer_wrapper.update_params(parsed_loss)
        return log_vars

二者的区别主要在于优化器的使用方式。此外，train_step 接口返回值的差异和上一节提到的一致。

验证/测试流程的迁移

基于 MMCV 执行器实现的模型通常不需要为验证、测试流程提供独立的 val_step、test_step（测试流程由 EvalHook 实现，这里不做展开）。基于 MMEngine 执行器实现的模型则有所不同，ValLoop、TestLoop 会分别调用模型的 val_step 和 test_step 接口，输出会进一步传给 Evaluator.process。因此模型的 val_step 和 test_step 接口输出需要和 Evaluator.process 的入参（第一个参数）对齐，即返回列表（推荐，也可以是其他可迭代类型）类型的结果。列表中的每一个元素代表一个批次（batch）数据中每个样本的预测结果。模型的 test_step 和 val_step 会调 forward 接口（详见模型教程文档），因此在上一节的模型示例中，模型 forward 的 predict 模式会将 feat 切片后，以列表的形式返回预测结果。


class MMEngineToyModel(BaseModel):

    ...
    def forward(self, img, label, mode):
        if mode == 'loss':
            ...
        elif mode == 'predict':
            # 把一个 batch 的预测结果切片成列表，每个元素代表一个样本的预测结果
            return [_feat for _feat in feat]
        else:
            ...
            # tensor 模式，功能详见模型教程文档： tutorials/model.md

迁移分布式训练

MMCV 需要在执行器构建之前,使用 MMDistributedDataParallel 对模型进行分布式封装。MMEngine 实现了 MMDistributedDataParallel 和 MMSeparateDistributedDataParallel 两种分布式模型封装，供不同类型的任务选择。执行器会在构建时对模型进行分布式封装。

  1. 常用训练流程

    对于简介中提到的常用优化流程的训练任务，即一次参数更新可以被拆解成梯度计算、参数优化、梯度清零的任务，使用 Runner 默认的 MMDistributedDataParallel 即可满足需求，无需为 runner 其他额外参数。

    MMCV 分布式训练构建模型 MMEngine 分布式训练 
    model = MMDistributedDataParallel(
    model,
    device_ids=[int(os.environ['LOCAL_RANK'])],
    broadcast_buffers=False,
    find_unused_parameters=find_unused_parameters)
...
runner = Runner(model=model, ...)

    runner = Runner(
    model=model,
    launcher='pytorch', #开启分布式训练
    ..., # 其他参数
)

     

    1. 以自定义流程分模块优化模型的学习任务

      同样以训练生成对抗网络为例，生成对抗网络有两个需要分别优化的子模块，即生成器和判别器。因此需要使用 MMSeparateDistributedDataParallel 对模型进行封装。我们需要在构建执行器时指定：

      cfg = dict(model_wrapper_cfg='MMSeparateDistributedDataParallel')
runner = Runner(
    model=model,
    ...,
    launcher='pytorch',
    cfg=cfg)

      即可进行分布式训练。

     

    1. 以自定义流程优化整个模型的深度学习任务

      有时候我们需要用自定义的优化流程来优化单个模块，这时候我们就不能复用模型基类的 train_step，而需要重新实现，例如我们想用同一批图片对模型优化两次，第一次开启批数据增强，第二次关闭：

      class CustomModel(BaseModel):

    def train_step(self, data, optim_wrapper):
        data = self.data_preprocessor(data, training=True)  # 开启批数据增强
        loss = self(data, mode='loss')
        optim_wrapper.update_params(loss)
        data = self.data_preprocessor(data, training=False)  # 关闭批数据增强
        loss = self(data, mode='loss')
        optim_wrapper.update_params(loss)

      要想启用分布式训练，我们就需要重载 MMSeparateDistributedDataParallel，并在 train_step 中实现和 CustomModel.train_step 相同的流程（test_step、val_step 同理）。

      class CustomDistributedDataParallel(MMSeparateDistributedDataParallel):

    def train_step(self, data, optim_wrapper):
        data = self.data_preprocessor(data, training=True)  # 开启批数据增强
        loss = self(data, mode='loss')
        optim_wrapper.update_params(loss)
        data = self.data_preprocessor(data, training=False)  # 关闭批数据增强
        loss = self(data, mode='loss')
        optim_wrapper.update_params(loss)

      最后在构建 runner 时指定：

      # 指定封装类型为 `CustomDistributedDataParallel`，并基于默认参数封装模型。
cfg = dict(model_wrapper_cfg=dict(type='CustomDistributedDataParallel'))
runner = Runner(
    model=model,
    ...,
    launcher='pytorch',
    cfg=cfg
)
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