本文主要是介绍使用hugging face开源库accelerate进行多GPU训练（单机多卡）时，在保存模型结构的时候出现的问题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
- 问题描述
- 问题分析
- 问题解决
问题描述
我在保存模型结构的时候，先获取模型参数，然后再保存，代码如下：
图示代码是在训练主循环中的：
这种情况下会出现报错：
nboundLocalError: UnboundLocalErrorlocal variable 'epoch checkpoint’referenced before assignment:
完整报错：
简单来说就是我用于存储模型的函数有一个输入参数是epoch_checkpoint，但是python认为我在引用这个变量前没有定义（分配）这个变量。
这就很奇怪，因为我的代码明明在我使用这个变量前是幅值定义了的。
问题分析
我经过思考，认为在单GPU训练的时候是不会出现这种问题的，因为我确实先定义了变量再引用的变量，那么应该是多GPU训练出现的问题。
在accelerate库中进行多GPU训练的时候，通过开启多个进程来控制多个GPU，可能是多个进程中，主进程还在获取模型参数那一步，其他进程就已经到了保存模型这一步，导致出现这个报错。
（当然我这个分析也不一定对，毕竟我再保存模型前用了self.accelerator.wait_for_everyone()，理论上不应该出现这个报错的）
问题解决
虽然不知道问题到底是为啥出现，但是我们也有解决方法：
即先在主循环中获取模型参数，不进行模型保存，在最后再保存模型
这样做需要事先定义一个list，存储检查点
这篇关于使用hugging face开源库accelerate进行多GPU训练（单机多卡）时，在保存模型结构的时候出现的问题的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
