大模型系列3--pytorch dataloader的原理

1. 背景

工作中遇到需要跟踪dataloader访问IO卡住的问题，有一个类似于IO read的堆栈的hang，需要判断是否是真的IO hang住，于是乎趁着周末仔细阅读一下dataloader的代码，了解下torch dataloader的内部原理。作为一个初学者，这个文章会比较杂一些，请各位读者谅解。

为了和linux相配套，本文拟采用WSL环境来搭建conda + torch的开发环境。

2. 环境搭建

2.1. 安装WSL & vscode

参考系列中的一篇文章：环境部署

2.2. 安装conda & pytorch_gpu环境 & pytorch 2.11

下载conda
在WSL中安装conda，通过以下命令下载sh脚本
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
有另外一个镜像站，下载很快：https://mirrors.sustech.edu.cn/anaconda/archive/

对下载的内容进行SHA-256校验

• Get-FileHash filename -Algorithm SHA256
• c536ddb7b4ba738bddbd4e581b29308cb332fa12ae3fa2cd66814bd735dff231
  

安装conda

• bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
• 按照提示，填yes，设置安装目录，更新shell，随后重启WSL的terminal界面。可以看到如下图，zshrc环境已经被更新了，重启shell会默认进入到(base)环境。
  

创建python虚拟环境
创建python虚拟环境pytorch_cpu，并激活它

• conda create --name pytorch_cpu python=3.11
• conda activate pytorch_cpu
• 替换conda安装源，因为默认的anaconda的源实在是太慢
  • https://blog.csdn.net/Xiao_Spring/article/details/109130663

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

安装2.1版本pytorch

• conda install pytorch==2.1 cpuonly -c pytorch

安装pandas

• conda install pandas

2.3 命令行验证python环境

准备构造一段数据：使用ChatGPT写一段代码，要求生成1-100个文件，采用pickle + gzip的模式，命名为1-100.pkl.gz，每个文件中是10个随机的kv对，k和v都是随机数字转换成的字符串。构造的代码如下：

import os
import pickle
import gzip
import random
import string# 解释代码 | 注释代码 | 生成单测 |
def generate_random_dict():random_dict = {}for _ in range(10):key = ''.join(random.choice(string.digits) for _ in range(5))value = ''.join(random.choice(string.digits) for _ in range(5))random_dict[key] = valuereturn random_dictdef generate_files():file_names = [f'{i}.pkl.gz' for i in range(1, 101)]for file_name in file_names:with gzip.open(file_name, 'wb') as f:random_dict = generate_random_dict()pickle.dump(random_dict, f)for file_name in file_names:print(file_name)if __name__ == "__main__":os.chdir("c:\\workspace\\llm\\hello_project_1\\dataset\\data\\filelist")generate_files()

运行上述代码：

• python demo_gen_pkl_gz.py

输出结果如下：

2.4. vscode启用pytorch_cpu虚拟环境

vscode中启动WSL，然后打开一个python文件，点击vscode屏幕右下角的python环境，默认是/usr/bin/python，会自动提示多个python环境，选择pytorch_cpu环境，如下图所示：

打开上述python文件demo_gen_pkl_gz.py，点击右上角的三角符号，选择Run Python File，即可run此python文件。

3. 调试工具

为了更方便地进行问题跟踪，我们需要学习几种调试工具

3.1. vscode 断点调试

• 在相应的代码增加断点
• 点击右上角的Python Debugger: Debugger using launch.json 按钮
• 它会自动在断点处停下来
  • 查看local和global的变量，主动添加新的监视
  • 查看线程堆栈
  • 单步运行或者继续或者停止均可
    
    如果将断点放在内部库的代码，例如在gzip.open实现内部打断点，会发现断点不生效。需要在lanuch.json中增加一行配置："justMyCode": false，就可以使得断点生效了。
    

3.2. py-spy代码栈探测

• pip3 install py-spy
• py-spy dump --pid ${pid}
  
• 支持的一些有用的参数
  

3.3. gdb attach

• conda install gdb
• apt-get install python3-dbg
• gdb -p ${pid} 加载进程，即可使用各种命令进行调试
  

3.4. 查看进程访问的系统调用

• strace -f -p ${pid} -s 1024

4. DataLoader代码分析

4.1. DataLoader代码示例

下面是一个采用多进程来读取数据的代码，它的代码逻辑很简单。首先创建一个DataLoader结构，它传入的最关键的参数为dataset，用以从dataset数据集中读取数据；最后通过for data in dataloader:将数据从dataloader中打印出来。可以通过调整num_workers来设置是否启动后台进程进行load数据

import gzip
import os
import pickle
import random
import timeimport pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Datasetdef load_gzip_pickle(pkl_fpath):with gzip.open(pkl_fpath, "rb") as f:data = pickle.load(f)return dataclass MapDataSet(Dataset):def __init__(self, index_list_fpath):self.index_list = pd.read_csv(index_list_fpath)def __len__(self):return len(self.index_list)def __getitem__(self, idx):pkl_fpath = self.index_list.iloc[idx].tolist()[0]pkl_fpath = f"filelist/{pkl_fpath}"print("try to simulate slow io wait...")#time.sleep(10)data = load_gzip_pickle(pkl_fpath)# post processingprint("try to simulate slow data processing...")#time.sleep(10)print(pkl_fpath, ": idx:", idx, ": data:", data.keys(), ": len", len(data), ": pid:", os.getpid())return datadef get_data_loader(index_list_fpath, batch_size=1, num_workers=16):dataset = MapDataSet(index_list_fpath=index_list_fpath)return DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, collate_fn=lambda batch: batch[0])def test_dataloader(index_list_fpath):batch_size = 1num_workers = 0dataloader = get_data_loader(index_list_fpath=index_list_fpath, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers)for data in dataloader:print(data.keys(), ": len", len(data), ": pid:", os.getpid())if __name__ == "__main__":os.chdir("c:\\workspace\\llm\\hello_project_1\\dataset\\data")index_list_fpath = "filelist.csv"test_dataloader(index_list_fpath)

输出结果

try to simulate slow io wait...
try to simulate slow data processing...
filelist/1.pkl.gz : idx: 0 : data: dict_keys(['86099', '83840', '15119', '03197', '57912', '42663', '32969', '49818', '47455', '53997']) : len 10 : pid: 9724
dict_keys(['86099', '83840', '15119', '03197', '57912', '42663', '32969', '49818', '47455', '53997']) : len 10 : pid: 9724
try to simulate slow io wait...
try to simulate slow data processing...
filelist/2.pkl.gz : idx: 1 : data: dict_keys(['91534', '12121', '94084', '12699', '03382', '10877', '21595', '20303', '41507', '47594']) : len 10 : pid: 9724
dict_keys(['91534', '12121', '94084', '12699', '03382', '10877', '21595', '20303', '41507', '47594']) : len 10 : pid: 9724
try to simulate slow io wait...
try to simulate slow data processing...
filelist/3.pkl.gz : idx: 2 : data: dict_keys(['85974', '89204', '39248', '46884', '09986', '30033', '97369', '18704', '24227', '15649']) : len 10 : pid: 9724
dict_keys(['85974', '89204', '39248', '46884', '09986', '30033', '97369', '18704', '24227', '15649']) : len 10 : pid: 9724
try to simulate slow io wait...
.......

4.2.