PaddleClas多标签分类模型训练中的显存泄漏问题分析与解决

问题背景

在使用PaddleClas进行多标签分类模型训练时，部分用户遇到了显存泄漏问题。具体表现为在训练CLIP_vit_base_patch16_448_ML模型时，每个epoch都会导致显存持续增长，最终导致训练过程因显存不足而中断。

问题现象

用户在使用PaddleX 3.0-beta1版本训练多标签分类模型时观察到以下现象：

1. 显存使用量随着训练epoch的增加而持续增长
2. 即使关闭了评估(eval)过程，仅进行训练也会出现显存泄漏
3. 大约10个epoch后显存就会被耗尽，导致训练过程中断

环境配置

出现问题的典型环境配置包括：

• 操作系统：Windows 10 LTSC 2019
• Python版本：3.10
• CUDA版本：11.8
• GPU型号：NVIDIA RTX 4090
• PaddlePaddle版本：3.0-beta1
• PaddleClas通过PaddleX插件安装

问题原因分析

经过PaddlePaddle开发团队确认，这个问题是由于PaddlePaddle框架3.0-beta1版本中存在的一个已知缺陷导致的。在训练过程中，某些临时变量没有被正确释放，导致显存无法被回收利用。

解决方案

该问题已在PaddlePaddle 3.0.0b2版本中得到修复。用户可以通过以下步骤解决问题：

1. 升级PaddlePaddle到3.0.0b2版本
2. 使用新的版本重新训练模型

升级命令如下：

python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b2

验证结果

用户反馈在升级到3.0.0b2版本后：

• 显存占用保持稳定，不再出现持续增长的情况
• 模型训练过程可以正常完成
• 显存使用效率显著提高

最佳实践建议

为了避免类似问题，建议用户：

1. 始终使用PaddlePaddle的最新稳定版本
2. 在开始大规模训练前，先进行小规模测试验证显存使用情况
3. 定期检查框架的更新日志，了解已知问题和修复情况
4. 对于显存敏感的任务，可以考虑使用梯度累积等技术来降低显存需求

总结

显存泄漏是深度学习训练中常见的问题之一，可能导致训练过程中断或效率降低。PaddlePaddle团队持续优化框架的内存管理机制，用户通过及时更新到最新版本可以获得更好的训练体验和性能表现。对于多标签分类任务，特别是使用大型视觉模型如CLIP时，确保使用稳定的框架版本尤为重要。