秒秒钟揪出张量形状错误,这个工具能防止 ML 模型训练白忙一场

量子位 2021/12/27 22:29:45 责编:江离

模型吭哧吭哧训练了半天,结果发现张量形状定义错了,这一定没少让你抓狂吧。那么针对这种情况,是否存在较好的解决方法呢?

这不最近,韩国首尔大学的研究者就开发出了一款“利器”—— PyTea。

据研究人员介绍,它在训练模型前,能几秒内帮助你静态分析潜在的张量形状错误

那么 PyTea 是如何做到的,到底靠不靠谱,让我们一探究竟吧。

PyTea 的出场方式

为什么张量形状错误这么重要?

神经网络涉及到一系列的矩阵计算,前面矩阵的列数必需匹配后面矩阵的行数,如果维度不匹配,那后面的运算就都无法运行了。

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上图代码就是一个典型的张量形状错误,[B x 120] * [80 x 10] 无法进行矩阵运算。

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无论是 PyTorch,TensorFlow 还是 Keras 在进行神经网络的训练时,大多都遵循图上的流程。

首先定义一系列神经网络层(也就是矩阵),然后合成神经网络模块……

那么为什么需要 PyTea 呢?

以往我们都是在模型读取大量数据,开始训练,代码运行到错误张量处,才可以发现张量形状定义错误。

由于模型可能十分复杂,训练数据非常庞大,所以发现错误的时间成本会很高,有时候代码放在后台训练,出了问题都不知道……

PyTea 就可以有效帮我们避免这个问题,因为它能在运行模型代码之前,就帮我们分析出形状错误。

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网友们已经在热烈讨论了。

PyTea 是如何运作的,它能否有效地检查出错误呢?

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受各种约束条件的影响,代码可能的运行路径有很多,不同的数据会走向不同的路径。

所以 PyTea 需要静态扫描所有可能的运行路径,跟踪张量变化,推断出每个张量形状精确而保守的范围。

上图就是 PyTea 的整体架构,一共分为翻译语言,收集约束条件,求解器判断和给出反馈四步。

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首先 PyTea 将原始的 Python 代码翻译成一种内核语言。PyTea 内部表示法(PyTea IR)。

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接着 PyTea 追踪 PyTea IR 每个可能的执行路径,并收集有关张量形状的约束条件。

判断约束条件是否被满足,分为线上分析和离线分析两步

  • 线上分析 node.js(TypeScript / JavaScript):查找张量形状数值上的不匹配和误用 API 函数的情况。如果 PyTea 发现问题,就会停止在当前位置,然后给用户报错。

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  • 离线分析 Z3 / Python:如果线上分析没有问题,PyTea 将收集到的约束条件传给 SMT(Satisfiability Modulo Theories)求解器 Z3,求解器负责查看每条路径的约束条件是否都能被满足,如果不能,返回给用户第一条出错路径的约束条件。

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如果求解器过久没有反应,PyTea 会返回不知道是否存在问题。

然而追踪所有可能的路径是指数级别的任务,对于复杂的神经网络来说,一定会发生路径爆炸这个问题。

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比如说在这个例子中,网络的最终结构是由 24 个相同模块块构成的(第 17 行),那么可能的路径就有 16M 之多。

所以路径爆炸是一定要处理的,PyTea 是怎么做的?

PyTea 选择保守的地对路径剪枝和超时判断来处理这种路径爆炸。

什么样的路径可以被剪枝?

PyTea 给出的答案是,如果该前馈函数不改变全局值,并且它的输出值不受分支条件影响,对于每条路径都是相等的,我们就可以忽略许多完全一致的路径,来节约计算资源。

如果路径剪枝还是不行,那么就只能按超时处理了。

原理就介绍这么多了,感觉还是值得一试的,现在代码已经在 GitHub 上面开源了,快去看看吧!

使用方法

依赖库:

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安装方法:

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运行命令:

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参考链接

[1]https://github.com/ropas/pytea

[2]https://arxiv.org/abs/2112.09037

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