大规模人脸分类—allgather操作(2)

腾讯开源人脸识别训练代码TFace 中关于all_gather层的实现如下。接下来解释为什么backward要进行reduce相加操作。

https://github.com/Tencent/TFace

class AllGatherFunc(Function):
    """ AllGather op with gradient backword
    """
    @staticmethod
    def forward(ctx, tensor, *gather_list):
        gather_list = list(gather_list)
        dist.all_gather(gather_list, tensor)
        return tuple(gather_list)
    @staticmethod
    def backward(ctx, *grads):
        grad_list = list(grads)
        rank = dist.get_rank()
        grad_out = grad_list[rank]
        dist_ops = [
            dist.reduce(grad_out, rank, ReduceOp.SUM, async_op=True) if i == rank else
            dist.reduce(grad_list[i], i, ReduceOp.SUM, async_op=True) for i in range(dist.get_world_size())
        ]
        for _op in dist_ops:
            _op.wait()
        grad_out *= len(grad_list)  # cooperate with distributed loss function
        return (grad_out, *[None for _ in range(len(grad_list))])
AllGather = AllGatherFunc.apply

下面用示意图来描述大规模人脸分类的过程，如下图。

结合下面示意图和公式表达来理解。

B: batch size, d: feature dimension, K: gpu number, C: class number, \(c_j\): class number of j-th gpu

（1）\(F_j \in R^{B*d}\): 第j块GPU上特征

（2）\(F_{total} = torch.cat((F_0, F_1, ^, F_{K-1} )) \in R^{KB*d}\): 表示所有的K个GPU上特征合并在一起

（3）\(W_j \in R^{d*c_j}\)：第j块GPU上的分类权重

（4）\(logit_j=F_{total}W_j \in R^{KB*c_j}\): 这里简化分类层为常规线性变换。（下面的公式中\(y_j\)就表示\(logit_j\)）

\(\frac {\partial L_j}{\partial F_{total}} = \frac{\partial L_j}{\partial y_j}* \frac{\partial y_j}{\partial F_{total}}=\frac{\partial L_j}{\partial y_j}*W_j^T\),(\(R^{KB*c_j}*R^{c_j*d}=R^{KB*d}\),数据维度是可以对应上的)。

  可以看出每块GPU上产生的对全体特征向量的梯度维度都是一样（这个是肯定的），每块GPU上产生梯度是通过上述链式法则得到的，得到梯度的公式中，分两个部分相乘，一个是对logit值的导数，一个是当前卡上局部分类权重W的导数。对于每块卡而言这两部分都不一样。也就是每块gpu都对全体特征向量\(F_{total}\)都产生梯度。总的loss是各个GPU上loss先求和再归约，因此在求对logit梯度时，也除以了总的样本数量（KB），然后对全体特征向量\(F_{total}\)在allgather层要进行相加。\(\frac{\partial L}{\partial F_{total}}=\frac{1}{KB}\sum _{j=0}^{j=K-1}\frac {\partial L_j}{\partial F_{total}} =\frac{1}{KB}\sum _{j=0}^{j=K-1}\frac{\partial L_j}{\partial y_j}*W_j^T=\sum _{j=0}^{j=K-1}\frac{1}{KB}\frac{\partial L_j}{\partial y_j}*W_j^T\)。

 可是不明白上述代码为什么要乘以GPU的数量,对应代码为：grad_out *= len(grad_list) 。