PyTorchでトレーニングを再開する際のデバイス不一致エラーの解決方法

問題の概要

PyTorchでGPUを使用してモデルのトレーニングを行い、チェックポイントを保存した後、そのチェックポイントからトレーニングを再開しようとすると、以下のエラーが発生することがあります：

RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!

このエラーは、一部のテンソルがCPU上に、他のテンソルがGPU上に存在する状況で発生します。デバイス間の不一致により、演算が実行できないことを示しています。

エラーの根本原因

PyTorchでは、モデルパラメータ、オプティマイザの状態、入力データのすべてが同じデバイス（CPUまたはGPU）上に存在する必要があります。チェックポイントからの再開時にこのエラーが発生する主な原因は以下の通りです：

1. モデルとオプティマイザのデバイスの不一致：チェックポイント読み込み後、モデルをGPUに移動させ忘れている
2. 入力データのデバイス設定漏れ：データローダーからのデータをGPUに移動させる処理がない
3. オプティマイザ構築のタイミング問題：モデルをGPUに移動する前にオプティマイザを構築している
4. 損失関数のパラメータのデバイス不一致：損失関数内のパラメータが適切なデバイスにない

解決方法

1. デバイス管理のベストプラクティス

まず、デバイスを明示的に管理するための設定を行います：

import torch

# 利用可能なデバイスの確認と選択
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() and args.gpu else "cpu")
print(f"Using device: {device}")

2. モデルとデータのデバイス移動

トレーニング関数内で、モデル、損失関数、データを確実に適切なデバイスに移動させます：

def train(model, optimizer, train_loader, val_loader, criteria, epoch=0, batch=0):
    # デバイス設定
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() and args.gpu else "cpu")
    
    # モデルと損失関数をデバイスに移動
    model = model.to(device)
    
    if criteria == 'l1':
        criterion = L1_imp_Loss()
    elif criteria == 'l2':
        criterion = L2_imp_Loss()
    
    criterion = criterion.to(device)
    
    # トレーニングループ
    for i, (input, target) in enumerate(train_loader):
        # データをデバイスに移動
        input = input.to(device).float()
        target = target.to(device).float()
        
        # 以降の処理...

重要

モデルを.to(device)で移動させた後にオプティマイザを構築するようにしてください。モデルを移動させるとパラメータオブジェクトが変更されるため、移動前に構築したオプティマイザは無効になります。

3. チェックポイントの保存と読み込み

チェックポイントの保存と読み込み時もデバイスを意識する必要があります：

# チェックポイントの保存
torch.save({
    'epoch': epoch,
    'batch': batch_count,
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    'loss': total_loss/len(train_loader),
    # その他の情報...
}, f'{args.weights_dir}/FastDepth_Final.pth')

# チェックポイントの読み込み
def load_checkpoint(model, optimizer, filename):
    checkpoint = torch.load(filename)
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
    epoch = checkpoint['epoch']
    batch = checkpoint['batch']
    loss = checkpoint['loss']
    
    # モデルとオプティマイザを適切なデバイスに移動
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() and args.gpu else "cpu")
    model = model.to(device)
    
    # オプティマイザの状態内のテンソルもデバイスに移動
    for state in optimizer.state.values():
        for k, v in state.items():
            if isinstance(v, torch.Tensor):
                state[k] = v.to(device)
    
    return model, optimizer, epoch, batch, loss

4. 様々なシナリオでの対処法

トークナイザを使用する場合（NLPタスク）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-125M")
model.to(device)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-125M")

# トークナイズしたデータもデバイスに移動
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.to(device)

損失関数にパラメータがある場合

# 誤った例 - パラメータがCPUに残る
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.Tensor([3]))

# 正しい例 - パラメータもデバイスに移動
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.Tensor([3]).to(device))

MPS（Apple Silicon）を使用する場合

# MPSデバイスの確認と設定
if torch.backends.mps.is_available():
    device = torch.device("mps")
    print("MPS is available. Using Apple Silicon GPU.")
else:
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

予防策とデバッグ方法

1. デバイス一貫性の確認：

   # すべてのパラメータが同じデバイスにあるか確認
   def check_device_consistency(model, data):
       model_device = next(model.parameters()).device
       data_device = data.device if hasattr(data, 'device') else 'cpu'
       print(f"Model device: {model_device}, Data device: {data_device}")
       return model_device == data_device

2. 環境変数の設定：

   import os
   os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'  # 使用するGPUを明示的に指定

ヒント

デバイス関連のエラーをデバッグする場合は、モデルパラメータ、オプティマイザの状態、入力データのデバイスを個別に確認すると効果的です。

まとめ

PyTorchでデバイス不一致エラーを解決するには、以下のポイントに注意してください：

• モデル、データ、損失関数のすべてを明示的に適切なデバイスに移動させる
• モデルをデバイスに移動した後にオプティマイザを構築する
• チェックポイントの読み込み後、オプティマイザの状態も適切なデバイスに移動させる
• 損失関数のパラメータもデバイスを意識する

これらの対策を講じることで、トレーニングの中断と再開をスムーズに行えるようになり、貴重な計算リソースを効率的に利用できるようになります。