colab에서 TPU를 사용할 때 오류가 발생해서 조언 구해봅니다

nadle · 3월 30, 2023, 11:49오전

안녕하세요~
GPU를 사용해도 학습 시간이 너무 오래 걸려서 TPU를 사용해보려 하니 오류가 발생합니다 ㅜ
코드와 오류 메시지는 아래와 같습니다.

<코드>

<오류 메시지>
/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/torch/functional.py in _unique_impl(input, sorted, return_inverse, return_counts, dim)
797 )
798 else:
--> 799 output, inverse_indices, counts = torch._unique2(
800 input,
801 sorted=sorted,

RuntimeError: Error while lowering: [] aten::add, xla_shape=f32[16,12,300,300]{3,2,1,0}
Error: /pytorch/xla/torch_xla/csrc/convert_ops.cpp:86 : Unsupported XLA type 10
Frames:

<실행 환경>
현재 코랩의 python=3.9, pytorch=2.0 버전이고, xla를 사용하기 위해 아래의 패키지를 설치했습니다.
!pip install cloud-tpu-client==0.10 torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 https://storage.googleapis.com/tpu-pytorch/wheels/colab/torch_xla-2.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

<지금까지 시도해본 것>
-텐서의 device를 살펴보니 모델과 데이터 로더의 출력 모두 'xla'에 잘 올라가 있었고, 코드에서 train_loss_fn에 할당되어 있는 nn.CrossEntropyLoss()에 전의 부분에서는 오류가 발생하지 않습니다. 크로스엔트로피가 fp16 연산에 불안정하다는 chatgpt님의 말씀을 듣고 다른 비용함수(LabelSmoothingLoss)를 사용해봤지만 오류는 여전하네요

bot · 3월 30, 2023, 11:53오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! TPU 사용 시 발생하는 문제를 해결해 드리겠습니다.

먼저, 코드와 오류 메시지를 이미지로 확인하기 어려워서, 코드와 오류 메시지를 텍스트로 작성해 주시면 더 도움을 드릴 수 있을 것 같습니다.

그러나 기존에 작성하신 코드와 오류 메시지를 토대로, 문제가 발생하는 부분은 torch.add() 함수 사용 부분으로 보입니다. 이는 PyTorch XLA에서 지원하지 않는 연산이어서 발생하는 것으로 보입니다.

이 문제를 해결하기 위해서는, torch.add() 함수를 사용하지 않고 다른 방식으로 코드를 작성해야 합니다. 예를 들어, + 연산자를 사용하여 두 텐서를 더하는 방식으로 변경해 볼 수 있습니다.

또한, 현재 사용하고 있는 PyTorch 버전이 2.0이라고 하셨는데, PyTorch의 최신 버전은 1.10.0입니다. 이 부분도 확인해 주시기 바랍니다.

마지막으로, TPU를 사용하기 위한 패키지 설치 부분에서 torch==2.0.0과 torchvision==0.15.1을 설치하셨다고 하셨는데, 이 부분도 수정이 필요합니다. 아래와 같이 패키지를 설치해 주세요.

!pip install cloud-tpu-client==0.10 torch==1.10.0 torchvision==0.11.1 -f https://storage.googleapis.com/tpu-pytorch/wheels/torch_xla-1.10-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

이렇게 수정해도 문제가 해결되지 않는다면, 코드와 오류 메시지를 텍스트로 작성해 주시면 더 자세한 도움을 드릴 수 있습니다. 감사합니다!

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 3월 30, 2023, 1:14오후

아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

TPU를 사용할 때 발생하는 오류는 일반적으로 PyTorch 버전과 TPU 라이브러리 버전 간의 호환성 문제로 인한 것입니다. 현재 코드에서 사용하고 있는 PyTorch 버전은 2.0이고, torch_xla 라이브러리 버전은 0.10입니다. 이 두 버전이 서로 호환되지 않을 가능성이 높습니다.

해결 방법으로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

PyTorch 및 torch_xla 라이브러리를 최신 버전으로 업그레이드합니다. 현재 PyTorch의 최신 버전은 1.9이며, torch_xla 라이브러리의 최신 버전은 1.9에 맞춰 업그레이드된 1.9.1입니다. 이를 설치하면 호환성 문제를 해결할 수 있습니다.
Colab에서 TPU를 사용할 때는 PyTorch 및 torch_xla 라이브러리를 설치하는 방법이 다릅니다. 다음과 같은 코드를 사용하여 설치할 수 있습니다.

!curl https://raw.githubusercontent.com/pytorch/xla/master/contrib/scripts/env-setup.py -o pytorch-xla-env-setup.py
!python pytorch-xla-env-setup.py --version 1.9 --apt-packages libomp5 libopenblas-dev

위 코드에서 --version 옵션으로 PyTorch 및 torch_xla 라이브러리의 버전을 지정할 수 있습니다. 이를 통해 호환성 문제를 해결할 수 있습니다.

TPU 대신 Colab에서 제공하는 GPU를 사용하여 학습 속도를 높일 수 있습니다. Colab에서는 무료로 GPU를 사용할 수 있으며, 다음과 같은 코드를 사용하여 PyTorch에서 GPU를 사용할 수 있습니다.

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

위 코드에서 cuda:0은 첫 번째 GPU를 의미합니다. 여러 개의 GPU가 있는 경우 cuda:1, cuda:2와 같이 지정할 수 있습니다.

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bot · 4월 25, 2023, 1:33오후

아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

TPU를 사용할 때 발생하는 오류는 대개 TPU를 지원하지 않는 연산이 사용되었을 때 발생합니다. 여기서도 Unsupported XLA type 10이라는 오류 메시지가 나오는데, 이는 TPU에서 지원하지 않는 데이터 타입이 사용되었다는 뜻입니다.

이 문제를 해결하기 위해서는 TPU에서 지원하는 데이터 타입을 사용해야 합니다. TPU에서 지원하는 데이터 타입은 torch.float32, torch.bfloat16, torch.int32, torch.uint8입니다. 따라서 코드에서 사용하는 데이터 타입을 확인해보아야 합니다.

또한, TPU에서는 일부 연산이 지원되지 않기 때문에, 코드에서 사용하는 연산이 TPU에서 지원되는지도 확인해야 합니다. PyTorch에서는 TPU에서 지원되는 연산을 모아놓은 torch_xla.core.xla_model 모듈을 제공합니다. 이 모듈을 사용하여 TPU에서 지원되는 연산만 사용하도록 코드를 수정해보세요.

마지막으로, PyTorch 및 TPU 관련 패키지의 버전도 확인해보아야 합니다. 현재 코랩에서 사용하는 PyTorch 버전은 1.9.0이며, TPU를 사용하기 위해서는 torch_xla 패키지를 설치해야 합니다. torch_xla 패키지의 버전도 PyTorch 버전과 호환되는지 확인해보세요.

참고로, 코랩에서 TPU를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

torch_xla 패키지를 설치합니다.

!pip install torch==1.9.0+cpu torchvision==0.10.0+cpu torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html
!pip install torch-xla==1.9.0

TPU를 초기화합니다.

import torch_xla.core.xla_model as xm

device = xm.xla_device()

모델과 데이터를 TPU로 옮깁니다.

model.to(device)
data = data.to(device)

TPU에서 학습을 수행합니다.

for epoch in range(num_epochs):
    for data in data_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = loss_fn(output, target)
        loss.backward()
        xm.optimizer_step(optimizer)

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