使用 exported/reloaded 模型进行 fastai 错误预测："Input type and weight type should be the same"

Question

每当我导出一个 fastai 模型并重新加载它时，当我尝试使用重新加载的模型在新的测试集上生成预测时，我会收到这个错误（或一个非常相似的错误）：

RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.HalfTensor) should be the same

下面的最小可重现代码示例，您只需将 FILES_DIR 变量更新为 MNIST 数据存放在您系统上的位置：

from fastai import *
from fastai.vision import *

# download data for reproduceable example
untar_data(URLs.MNIST_SAMPLE)
FILES_DIR = '/home/mepstein/.fastai/data/mnist_sample'  # this is where command above deposits the MNIST data for me


# Create FastAI databunch for model training
tfms = get_transforms()
tr_val_databunch = ImageDataBunch.from_folder(path=FILES_DIR,  # location of downloaded data shown in log of prev command
                                train = 'train',
                                valid_pct = 0.2,
                                ds_tfms = tfms).normalize()

# Create Model
conv_learner = cnn_learner(tr_val_databunch, 
                           models.resnet34, 
                           metrics=[error_rate]).to_fp16()

# Train Model
conv_learner.fit_one_cycle(4)

# Export Model
conv_learner.export()  # saves model as 'export.pkl' in path associated with the learner

# Reload Model and use it for inference on new hold-out set
reloaded_model = load_learner(path = FILES_DIR,
                              test = ImageList.from_folder(path = f'{FILES_DIR}/valid'))

preds = reloaded_model.get_preds(ds_type=DatasetType.Test)

输出：

"RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.HalfTensor) should be the same"

逐条执行代码，一切正常，直到最后一行 pred = ... 出现上面的 torch 错误。

相关软件版本：

Python 3.7.3 法泰 1.0.57
手电筒 1.2.0
火炬视觉 0.4.0

Answer 1

如果你有 .to_fp16，你的模型是半精度的，如果你在 PyTorch 中model.half()，这将是相同的。

实际上，如果您跟踪代码 .to_fp16 将调用 model.half() 但有一个问题。如果将批量规范层也转换为半精度，则可能会出现收敛问题。

这就是为什么您通常会在 PyTorch 中这样做：

model.half()  # convert to half precision
for layer in model.modules():
  if isinstance(module, torch.nn.modules.batchnorm._BatchNorm):      
    layer.float()

这会将除批量归一化之外的任何层转换为半精度。

请注意，来自 PyTorch forum 的代码也可以，但仅适用于 nn.BatchNorm2d。

然后使用 to() 确保您的输入是半精度的，如下所示：

import torch
t = torch.tensor(10.)
print(t)
print(t.dtype)
t=t.to(dtype=torch.float16)
print(t)
print(t.dtype)
# tensor(10.)
# torch.float32
# tensor(10., dtype=torch.float16)
# torch.float16

Answer 2

所以这个问题的答案最终变得相对简单：

1) 如我的评论所述，在混合精度模式下训练（设置 conv_learner to_fp16()）导致 exported/reloaded 模型

出现错误

2) 要在混合精度模式下训练（比常规训练更快）并启用 export/reload 模型而不会出现错误，只需在导出前将模型设置回默认精度即可。

...在代码中，只需更改上面的示例：

# Export Model
conv_learner.export()

至：

# Export Model (after converting back to default precision for safe export/reload
conv_learner = conv_learner.to_fp32()
conv_learner.export()

...现在上面的完整（可重现）代码示例运行时没有错误，包括模型重新加载后的预测。

使用 exported/reloaded 模型进行 fastai 错误预测："Input type and weight type should be the same"

fastai error predicting with exported/reloaded model: "Input type and weight type should be the same"

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