删除了driver的replace_sampler替换为set_dist_repro_dataloader; 同时修改 driver.load/driver.save 函数

fastNLP/core/controllers/evaluator.py

@@ -124,11 +124,7 @@ class Evaluator:
 
         self.dataloaders = {}
         for name, dl in dataloaders.items():  # 替换为正确的 sampler
-            dl = self.driver.replace_sampler(
-                dataloader=dl,
-                dist_sampler=self._dist_sampler,
-                reproducible=False
-            )
+            dl = self.driver.set_dist_repro_dataloader(dataloader=dl, dist=self._dist_sampler, reproducible=False)
             self.dataloaders[name] = dl
 
         self.progress_bar = kwargs.get('progress_bar', 'auto')

fastNLP/core/controllers/trainer.py

@@ -250,11 +250,8 @@ class Trainer(TrainerEventTrigger):
         self.dataloader = self.train_dataloader
         self.driver.set_deterministic_dataloader(self.dataloader)
 
-        self.dataloader = self.driver.replace_sampler(
-            dataloader=self.train_dataloader,
-            dist_sampler=_dist_sampler,
-            reproducible=self.callback_manager.has_trainer_chechpoint
-        )
+        self.dataloader = self.driver.set_dist_repro_dataloader(dataloader=self.train_dataloader, dist=_dist_sampler,
+                                                                reproducible=self.callback_manager.has_trainer_chechpoint)
 
         self.set_grad_to_none = kwargs.get("set_grad_to_none", True)
         self.on_after_trainer_initialized(self.driver)
@@ -578,22 +575,6 @@ class Trainer(TrainerEventTrigger):
         else:
             states["val_filter_state"] = None
 
-        # 4. sampler 的状态，因为我们支持 resume training，即精确恢复到具体的一个 batch；
-        # 首先 pytorch 的 DataLoader 一定会有 sampler；另一方面，我们在断点重训的时候一定会在 `replace_sampler` 中将 dataloader 的
-        #  sampler 替换为 `ReproducibleIterator`；否则就是在单卡情况下将 batch_sampler 替换为 `ReproducibleBatchSampler`；
-        dataloader_args = self.driver.get_dataloader_args(self.dataloader)
-        if isinstance(dataloader_args.batch_sampler, ReproducibleBatchSampler):
-            sampler = dataloader_args.batch_sampler
-        elif dataloader_args.sampler:
-            sampler = dataloader_args.sampler
-        else:
-            raise RuntimeError("This condition is not supposed to appear. Please report a bug to us.")
-
-        if hasattr(sampler, 'state_dict') and callable(sampler.state_dict):
-            states['sampler_states'] = sampler.state_dict()
-        else:
-            raise RuntimeError(
-                'The sampler has no `state_dict()` method, it will fail to recover to the specific batch.')
         if isinstance(folder, str):
             folder = Path(folder)
 
@@ -601,9 +582,9 @@ class Trainer(TrainerEventTrigger):
             if not callable(model_save_fn):
                 raise ValueError("Parameter `model_save_fn` should be `Callable` type when it is not None.")
             rank_zero_call(model_save_fn)(folder)
-            self.driver.save(folder=folder, states=states, should_save_model=False, **kwargs)
+            self.driver.save(folder=folder, dataloader=self.dataloader, states=states, should_save_model=False, **kwargs)
         else:
-            self.driver.save(folder=folder, states=states,
+            self.driver.save(folder=folder, dataloader=self.dataloader, states=states,
                              only_state_dict=only_state_dict, should_save_model=True, **kwargs)
 
         self.driver.barrier()
@@ -616,9 +597,6 @@ class Trainer(TrainerEventTrigger):
          保存；在这种情况下，dataloader 的 sampler 就不一定会被替换成我们的 ReproducibleIterator；
 
         注意我们目前不支持单卡到多卡的断点重训；
-        TODO:注意我们目前不支持 RandomSampler、BucketedSampler 或者 SortedSampler 之间的断点重训；
-         因此如果用户自己需要使用 BucketedSampler，那么其需要自己在 Trainer 之前初始化 BucketedSampler，然后替换原始 Dataloader 中的
-         sampler，不管其是第一次断点重训，还是之后的加载的重新训练；
 
         :param folder: 保存断点重训 states 的文件地址；
         :param resume_training: 是否从上次的 batch 开始训练，或者只从最近的 epoch 开始训练；注意如果 resume_training=True，那么我们
@@ -627,33 +605,23 @@ class Trainer(TrainerEventTrigger):
         self.driver.barrier()
         if isinstance(folder, str):
             folder = Path(folder)
+
+        dataloader = self.dataloader
+        if not resume_training:
+            dataloader = None
+
         if model_load_fn is not None:
             if not callable(model_load_fn):
-                raise ValueError("Parameter `model_save_fn` should be `Callable` type when it is not None.")
+                raise ValueError("Parameter `model_save_fn` should be `Callable`.")
             rank_zero_call(model_load_fn)(folder)
-            states = self.driver.load(folder=folder, should_load_model=False, **kwargs)
+            states = self.driver.load(folder=folder, dataloader=dataloader, should_load_model=False, **kwargs)
         else:
-            states = self.driver.load(folder=folder, only_state_dict=only_state_dict, should_load_model=True, **kwargs)
+            states = self.driver.load(folder=folder, dataloader=dataloader, only_state_dict=only_state_dict, should_load_model=True, **kwargs)
 
         if not resume_training:
             return
 
-        # 1. 恢复 sampler 的状态；
-        dataloader_args = self.driver.get_dataloader_args(self.dataloader)
-
-        sampler = dataloader_args.sampler
-        if not (hasattr(sampler, 'load_state_dict') and callable(sampler.load_state_dict)):
-            # 说明这里需要使用 ReproduceSampler 来弄一下了
-            if self.driver.is_distributed():
-                raise RuntimeError("It is not allowed to use single device checkpoint retraining before but ddp now.")
-            sampler = ReproducibleBatchSampler(
-                batch_sampler=sampler,
-                batch_size=dataloader_args.batch_size,
-                drop_last=dataloader_args.drop_last
-            )
-        sampler.load_state_dict(states['sampler_states'])
-
-        self.driver.replace_sampler(self.dataloader, sampler)
+        self.dataloader = states.pop('dataloader')
 
         # 2. validate filter state；
         if self.evaluator is not None:
@@ -668,22 +636,16 @@ class Trainer(TrainerEventTrigger):
 
         # 4. 修改 trainer_state.batch_idx_in_epoch
         # sampler 是类似 RandomSampler 的sampler，不是 batch_sampler；
-        if not isinstance(sampler, ReproducibleBatchSampler):
-            if dataloader_args.drop_last:
-                self.trainer_state.batch_idx_in_epoch = len(sampler) // dataloader_args.batch_size - sampler.num_left_samples // dataloader_args.batch_size
-            else:
-                self.trainer_state.batch_idx_in_epoch = (len(sampler) + dataloader_args.batch_size - 1) // dataloader_args.batch_size - \
-                                                (sampler.num_left_samples + dataloader_args.batch_size - 1) // dataloader_args.batch_size
-        # sampler 是 batch_sampler；
-        else:
-            self.trainer_state.batch_idx_in_epoch = sampler.batch_idx_in_epoch
+        # 这里的原则就是应当使得    '还会产生的batch数量' + 'batch_idx_in_epoch' = '原来不断点训练的batch的总数'。其中由于
+        #    '还会产生的batch数量' 是由还剩多少 sample 决定的，因此只能通过调整 'batch_idx_in_epoch' 使得等式成立
+        self.trainer_state.batch_idx_in_epoch = states.pop('batch_idx_in_epoch')
 
         # 5. 恢复所有 callback 的状态；
         self.on_load_checkpoint(states["callback_states"])
 
         self.driver.barrier()
 
-    """ 这四个函数是用来方便用户定制自己的 batch_step_fn（用于替换 train_batch_loop 当中的 step 函数） 的 """
+    """ 这四个函数是用来方便用户定制自己的 batch_step_fn（用于替换 train_batch_loop 当中的 batch_step_fn 函数） 的 """
 
     def train_step(self, batch):
         with self.driver.auto_cast():

fastNLP/core/drivers/driver.py

@@ -2,7 +2,7 @@ import os
 import signal
 import sys
 from typing import Any, Sequence, List, Optional, Callable, Dict, Union
-from abc import ABC
+from abc import ABC, abstractmethod
 from datetime import datetime
 from pathlib import Path
 from io import BytesIO
@@ -14,7 +14,6 @@ __all__ = [
 from fastNLP.core.utils import nullcontext
 
 
-# todo 航总 check 一下哪一些方法需要 @abstractmethod；
 class Driver(ABC):
     r"""
     用来初始化 `Driver` 的基类，所有定制的 `driver` 都需要继承此类；
@@ -32,29 +31,33 @@ class Driver(ABC):
         # self._consensus_file: Optional[Union[str, Path]] = None
         self._pids: Optional[List[int]] = None
 
+    @abstractmethod
     def setup(self):
         r"""
         该函数用来初始化训练环境，例如将模型迁移到对应的设备上等；
         多卡的 driver 的该函数要更为复杂一些，例如其可能需要开启多进程之间的通信环境，以及设置一些环境变量和其余所需要的变量值；
         """
 
-    def replace_sampler(self, dataloader, dist_sampler: Optional[str], reproducible: bool = False):
+    def set_dist_repro_dataloader(self, dataloader, dist=None, reproducible: bool = False):
         r"""
-        因为一些特殊的情况需要替换 dataloader 的 sampler，而每一个 driver 中的该函数会提供该功能；例如在多卡训练的中，我们
-         需要将 sampler 替换为 distributed sampler；以及如果用户在 Trainer 中加入了断点重训的 callback，那么我们就需要将 sampler 替换
-         为 reproducible sampler；
-
-        :param dataloader: 由 trainer 中传入的原始的 dataloader；
-        :param dist_sampler: 应当为一个字符串，其值应当为以下之一：[None, "dist", "unrepeatdist"]；用于指定使用怎样的 sampler；
-         目前该参数被定制为分布式训练服务，其中 trainer 中 kwargs 的参数 `use_dist_sampler` 为 True 时，该值为 "dist"，否则为 None；
-         evaluator 中的 kwargs 的参数 `use_dist_sampler` 为 True 时，该值为 "unrepeatdist"，否则为 None；
-        :param reproducible: 用于在 `Trainer` 中指定是否替换为断点重训的 sampler（多卡） 或者 batch_sampler（单卡）；如果是单卡的 Driver，
-         并且该参数为 True，表示当前正在断点重训，那么我们就会使用我们的 `ReproducibleBatchSampler` 来替换 dataloader 原本的 batch_sampler；
-         如果是多卡的 Driver，那么我们就会用 `RandomSampler` 替换 dataloader 原本的 sampler；
-
-        :return: 应当返回一个被替换 sampler 后的新的 dataloader 对象 (注意此处一定需要返回一个新的 dataloader 对象) ；
-        """
-        raise NotImplementedError("Each specific driver should implemented its own `replace_sampler` function.")
+        根据输入的 dataloader 得到一个 支持分布式 （distributed） 与 可复现的 (reproducible) 的 dataloader。
+
+        :param dataloader: 根据 dataloader 设置其对应的分布式版本以及可复现版本
+        :param dist: 应当为一个字符串，其值应当为以下之一：[None, "dist", "unrepeatdist"]；为 None 时，表示不需要考虑当前 dataloader
+            切换为分布式状态；为 'dist' 时，表示该 dataloader 应该保证每个 gpu 上返回的 batch 的数量是一样多的，允许出现少量 sample ，在
+            不同 gpu 上出现重复；为 'unrepeatdist' 时，表示该 dataloader 应该保证所有 gpu 上迭代出来的数据合并起来应该刚好等于原始的
+            数据，允许不同 gpu 上 batch 的数量不一致。其中 trainer 中 kwargs 的参数 `use_dist_sampler` 为 True 时，该值为 "dist"；
+            否则为 None ，evaluator 中的 kwargs 的参数 `use_dist_sampler` 为 True 时，该值为 "unrepeatdist"，否则为 None；
+        :param reproducible: 如果为 False ，不要做任何考虑；如果为 True ，需要保证返回的 dataloader 可以保存当前的迭代状态，使得
+            可以可以加载。
+        :return: 应当返回一个被替换 sampler 后的新的 dataloader 对象 (注意此处一定需要返回一个新的 dataloader 对象) ；此外，
+            如果传入的 dataloader 中是 ReproducibleIterator 或者 ReproducibleBatchSampler 需要重新初始化一个放入返回的
+            dataloader 中。如果 dist 为空，且 reproducible 为 False，可直接返回原对象。
+        """
+        if dist is None and reproducible is False:
+            return dataloader
+        raise NotImplementedError(f"Driver:{self.__class__.__name__} does not support `set_dist_repro_dataloader` "
+                                  f"function.")
 
     def set_deterministic_dataloader(self, dataloader):
         r"""
@@ -68,7 +71,7 @@ class Driver(ABC):
 
         :param cur_epoch_idx: 当前是第几个 epoch；
         """
-
+    @abstractmethod
     def train_step(self, batch):
         """
         通过调用模型自带的 `train_step` 或者 `forward` 方法来实现训练的前向过程；
@@ -103,7 +106,7 @@ class Driver(ABC):
         因此如果用户的 evaluator mode 是 validate，但是传入的 model 却没有实现 validate_step 函数，而是实现了 test_step 函数，那么
          我们应当提醒用户这一行为；
         """
-        raise NotImplementedError("Each specific driver should implemented its own `predict_step` function.")
+        raise NotImplementedError("Each specific driver should implemented its own `check_evaluator_mode` function.")
 
     @property
     def model(self):
@@ -234,6 +237,7 @@ class Driver(ABC):
         """
         self.optimizers = optimizers
 
+    @abstractmethod
     def backward(self, loss):
         """
         实现深度学习中的反向传播过程；
@@ -242,12 +246,14 @@ class Driver(ABC):
         """
         raise NotImplementedError("Each specific driver should implemented its own `backward` function.")
 
+    @abstractmethod
     def step(self):
         r"""
         实现深度学习中的参数的优化更新过程，应当直接通过优化器 optimizers 来更新参数；
         """
         raise NotImplementedError("Each specific driver should implemented its own `step` function.")
 
+    @abstractmethod
     def zero_grad(self, set_to_none: bool = False):
         r"""
         实现深度学习中的梯度的置零操作，应当直接通过优化器 optimizers 来将梯度置零；
@@ -286,6 +292,7 @@ class Driver(ABC):
     def auto_cast(self, auto_cast):
         self._auto_cast = auto_cast
 
+    @abstractmethod
     def save_model(self, filepath: Union[str, Path, BytesIO], only_state_dict: bool = True, **kwargs):
         r"""
         保存模型的函数；注意函数 `save` 是用来进行断点重训的函数；
@@ -296,6 +303,7 @@ class Driver(ABC):
         """
         raise NotImplementedError("Each specific driver should implemented its own `save_model` function.")
 
+    @abstractmethod
     def load_model(self, filepath: Union[str, Path, BytesIO], only_state_dict: bool = False, **kwargs):
         r"""
         加载模型的函数；将 filepath 中的模型加载并赋值给当前 model 。
@@ -307,7 +315,8 @@ class Driver(ABC):
         """
         raise NotImplementedError("Each specific driver should implemented its own `load_model` function.")
 
-    def save(self, folder, states: Dict, only_state_dict: bool = True, should_save_model: bool = True, **kwargs):
+    @abstractmethod
+    def save(self, folder, states: Dict, dataloader, only_state_dict: bool = True, should_save_model: bool = True, **kwargs):
         r"""
         断点重训的保存函数，该函数会负责保存模型和 optimizers, fp16 的 state_dict；以及模型的保存（若 should_save_model 为 True）
 
@@ -317,12 +326,14 @@ class Driver(ABC):
         :param states: 由 trainer 传入的一个字典，其中已经包含了为了实现断点重训所需要保存的其它对象的状态，Driver 应该只需要保存
             该对象即可， Driver 应该不需要理解该对象，同时在 driver.load() 的时候，需要将 states 返回回去，load() 返回的值与这里的
             传入的值保持一致。
+        :param dataloader: 正在使用的 dataloader，需要保存里面的状态使得之后可以从当前迭代的位置恢复。
         :param only_state_dict: 是否只保存模型的参数，当 should_save_model 为 False ，该参数无效。
         :param should_save_model: 是否应该保存模型，如果为False，Driver 将不负责 model 的保存。
         """
         raise NotImplementedError("Each specific driver should implemented its own `save` function.")
 
-    def load(self, folder: Union[str, Path], only_state_dict: bool =True, should_load_model: bool = True,  **kwargs) -> Dict:
+    @abstractmethod
+    def load(self, folder: Union[str, Path], dataloader, only_state_dict: bool =True, should_load_model: bool = True,  **kwargs) -> Dict:
         r"""
         断点重训的加载函数，注意该函数会负责读取数据，并且恢复 optimizers , fp16 的 state_dict 和 模型（根据 should_load_model ）和；
             其它在 Driver.save() 函数中执行的保存操作，然后将一个 state 字典返回给 trainer （ 内容为Driver.save() 接受到的 states ）。
@@ -331,11 +342,22 @@ class Driver(ABC):
 
         :param folder: 读取该 folder 下的 FASTNLP_CHECKPOINT_FILENAME 文件与 FASTNLP_MODEL_FILENAME
             （如果 should_load_model 为True）。
+        :param dataloader: 当前给定 dataloader，需要根据 save 的 dataloader 状态合理设置。若该值为 None ，是不需要返回 'dataloader'
+            以及 'batch_idx_in_epoch' 这两个值。
         :param only_state_dict: 读取的，当 should_save_model 为 False ，该参数无效。如果为 True ，说明保存的内容为权重；如果为
             False 说明保存的是模型，但也是通过当前 Driver 的模型去加载保存的模型的权重，而不是使用保存的模型替换当前模型。
         :param should_load_model: 是否应该加载模型，如果为False，Driver 将不负责加载模型。若该参数为 True ，但在保存的状态中没有
             找到对应的模型状态，则报错。
-        :return: 需要返回 save 函数输入的 states 内容；
+        :return: 需要返回 save 函数输入的 states 内容
+            'dataloader'，返回的是根据传入的 dataloader 与 保存的状态一起设置为合理的状态，可以返回的对象与传入的dataloader是同一个。
+                在保存与当前传入 data sample 数目不一致时报错。
+            'batch_idx_in_epoch': int 类型的数据，表明当前 epoch 进行到了进行到了第几个 batch 了。 请注意，该值不能是只能通过保存的
+                数据中读取的，因为前后两次运行 batch_size 可能由变化。该数字的原则应该符合以下等式
+                '返回 dataloader 还会产生的batch数量' + 'batch_idx_in_epoch' = '原来不断点训练的batch的总数' 。
+                由于 '返回 dataloader 还会产生的batch数量' 这个数量在 batch_size 与 drop_last 参数给定的情况下，无法改变，因此
+                只能通过调整 batch_idx_in_epoch 这个值来使等式成立。一个简单的计算原则如下
+                当drop_last为True，等同于 floor(sample_in_this_rank/batch_size) - floor(num_left_samples/batch_size);
+                当drop_last为False，等同于 ceil(sample_in_this_rank/batch_size) - ceil(num_left_samples/batch_size)。
         """
         raise NotImplementedError("Each specific driver should implemented its own `load` function.")
 
@@ -352,6 +374,7 @@ class Driver(ABC):
         """
         raise NotImplementedError("Each specific driver should implemented its own `tensor_to_numeric` function.")
 
+    @abstractmethod
     def set_model_mode(self, mode: str):
         r"""
         设置模型为 `train` / `eval` 的模式；目的是为切换模型训练和推理（会关闭dropout等）模式；
@@ -378,6 +401,7 @@ class Driver(ABC):
          中，我们需要先将模型移到 cpu 后，又再移到 gpu 上，因此不适宜在该函数内部调用 `unwrap_model`，而是将 model 作为该函数的参数；
         """
 
+    @abstractmethod
     def move_data_to_device(self, batch):
         r"""
         将数据迁移到指定的机器上；batch 可能是 list 也可能 dict ，或其嵌套结构。
@@ -399,17 +423,6 @@ class Driver(ABC):
         仅在多分布式训练场景中有使用。
         """
 
-    @staticmethod
-    def get_dataloader_args(dataloader):
-        """
-        用于从 dataloader 中抽取一些属性的值，返回的dataclass中必须包含以下的key：
-            sampler, batch_sampler, batch_size, drop_last；
-
-        :param dataloader:
-        :return: 返回一个 dataclass，其实例属性应当包括以上的各个属性，并且其名字也应当与这些属性相同，从而方便 trainer 或者其它对象调用；
-        """
-        raise NotImplementedError("Each specific driver should implemented its own `get_dataloader_args` function.")
-
     def is_distributed(self) -> bool:
         """
         当前的 driver 实例是否是分布式的；

fastNLP/core/drivers/jittor_driver/mpi.py

@@ -70,7 +70,8 @@ class JittorMPIDriver(JittorDriver):
     def test_step(self, batch):
         return self._test_step(batch)
 
-    def replace_sampler(self, dataloader, dist_sampler: Optional[Union[str, ReproducibleIterator]] = "dist", reproducible: bool = False):
+    def set_dist_repro_dataloader(self, dataloader, dist: Optional[Union[str, ReproducibleIterator]],
+                                  reproducible: bool = False, sampler_or_batch_sampler=None):
         pass
 
     def backward(self, loss):

fastNLP/core/drivers/jittor_driver/single_device.py

@@ -99,14 +99,15 @@ class JittorSingleDriver(JittorDriver):
     def is_distributed(self):
         return False
 
-    def replace_sampler(self, dataloader, dist_sampler: Union[str, ReproducibleBatchSampler, ReproducibleIterator], reproducible: bool = False):
+    def set_dist_repro_dataloader(self, dataloader, dist: Union[str, ReproducibleBatchSampler, ReproducibleIterator],
+                                  reproducible: bool = False, sampler_or_batch_sampler=None):
         # reproducible 的相关功能暂时没有实现
-        if isinstance(dist_sampler, ReproducibleBatchSampler):
+        if isinstance(dist, ReproducibleBatchSampler):
             raise NotImplementedError
             dataloader.batch_sampler = dist_sample
-        if isinstance(dist_sampler, ReproducibleIterator):
+        if isinstance(dist, ReproducibleIterator):
             raise NotImplementedError  
-            dataloader.batch_sampler.sampler = dist_sampler        
+            dataloader.batch_sampler.sampler = dist
 
         if reproducible:
             raise NotImplementedError

fastNLP/core/drivers/paddle_driver/fleet.py

@@ -316,13 +316,14 @@ class PaddleFleetDriver(PaddleDriver):
     def test_step(self, batch):
         return self._test_step(batch)
 
-    def replace_sampler(self, dataloader, dist_sampler: Optional[Union[str, ReproducibleIterator]] = "dist", reproducible: bool = False):
+    def set_dist_repro_dataloader(self, dataloader, dist: Optional[Union[str, ReproducibleIterator]],
+                                  reproducible: bool = False, sampler_or_batch_sampler=None):
         
         # 暂时不支持iterableDataset
         assert dataloader.dataset_kind != _DatasetKind.ITER, \
                     "FastNLP does not support `IteratorDataset` now."
-        if isinstance(dist_sampler, ReproducibleIterator):
-            dataloader.batch_sampler.sampler = dist_sampler
+        if isinstance(dist, ReproducibleIterator):
+            dataloader.batch_sampler.sampler = dist
             return dataloader
 
         # paddle 的 BatchSampler 和 DataLoader 没有 shuffle 成员，只能根据 sampler 判断
@@ -334,14 +335,14 @@ class PaddleFleetDriver(PaddleDriver):
             shuffle = dataloader.batch_sampler.shuffle
 
         # trainer, evaluator
-        if dist_sampler is None:
+        if dist is None:
             if reproducible:
                 raise RuntimeError("It is not allowed to use checkpoint retraining when you initialize fleet out of our "
                                    "control.")
             else:
                 return dataloader
         # trainer
-        elif dist_sampler == "dist":
+        elif dist == "dist":
             # 如果用户的 trainer.use_dist_sampler 为 True，那么此时其是否进行断点重训，不影响这里的行为；
             if isinstance(dataloader.batch_sampler.sampler, ReproducibleIterator):
                 dataloader.batch_sampler.sampler.set_distributed(
@@ -364,7 +365,7 @@ class PaddleFleetDriver(PaddleDriver):
                 dataloader.batch_sampler.sampler = sampler
                 return dataloader
         # evaluator
-        elif dist_sampler == "unrepeatdist":
+        elif dist == "unrepeatdist":
             sampler = UnrepeatedDistributedSampler(
                 dataset=dataloader.dataset,
                 shuffle=shuffle,

fastNLP/core/drivers/paddle_driver/single_device.py

@@ -133,15 +133,16 @@ class PaddleSingleDriver(PaddleDriver):
         """
         return paddle_move_data_to_device(batch, "gpu:0")
 
-    def replace_sampler(self, dataloader, dist_sampler: Union[str, ReproducibleBatchSampler, ReproducibleIterator], reproducible: bool = False):
+    def set_dist_repro_dataloader(self, dataloader, dist: Union[str, ReproducibleBatchSampler, ReproducibleIterator],
+                                  reproducible: bool = False, sampler_or_batch_sampler=None):
         # 暂时不支持IteratorDataset
         assert dataloader.dataset_kind != _DatasetKind.ITER, \
                 "FastNLP does not support `IteratorDataset` now."
-        if isinstance(dist_sampler, ReproducibleBatchSampler):
-            dataloader.batch_sampler = dist_sampler
+        if isinstance(dist, ReproducibleBatchSampler):
+            dataloader.batch_sampler = dist
             return dataloader
-        if isinstance(dist_sampler, ReproducibleIterator):
-            dataloader.batch_sampler.sampler = dist_sampler
+        if isinstance(dist, ReproducibleIterator):
+            dataloader.batch_sampler.sampler = dist
             return dataloader            
 
         if reproducible:

fastNLP/core/drivers/torch_driver/ddp.py

@@ -445,21 +445,22 @@ class TorchDDPDriver(TorchDriver):
         # return self.model(batch, **{_MODE_PARAMETER: ForwardState.TEST})
         return self._test_step(batch)
 
-    def replace_sampler(self, dataloader, dist_sampler: Optional[Union[str, ReproducibleIterator]] = "dist", reproducible: bool = False):
-        if isinstance(dist_sampler, ReproducibleIterator):
+    def set_dist_repro_dataloader(self, dataloader, dist: Optional[Union[str, ReproducibleIterator]],
+                                  reproducible: bool = False, sampler_or_batch_sampler=None):
+        if isinstance(dist, ReproducibleIterator):
             # 注意这里不需要调用 dist_sampler.set_distributed；因为如果用户使用的是 TorchDDPDriver，那么其在 Trainer 初始化的时候就已经调用了该函数；
-            dist_sampler = re_instantiate_sampler(dist_sampler)
-            return replace_sampler(dataloader, dist_sampler)
+            dist = re_instantiate_sampler(dist)
+            return replace_sampler(dataloader, dist)
 
         # trainer, evaluator
-        if dist_sampler is None:
+        if dist is None:
             if reproducible:
                 raise RuntimeError("It is not allowed to use checkpoint retraining when you initialize ddp out of our "
                                    "control.")
             else:
                 return dataloader
         # trainer
-        elif dist_sampler == "dist":
+        elif dist == "dist":
             args = self.get_dataloader_args(dataloader)
             # 如果用户的 trainer.use_dist_sampler 为 True，那么此时其是否进行断点重训，不影响这里的行为；
             if isinstance(args.sampler, ReproducibleIterator):
@@ -485,7 +486,7 @@ class TorchDDPDriver(TorchDriver):
                 return replace_sampler(dataloader, sampler)
 
         # evaluator
-        elif dist_sampler == "unrepeatdist":
+        elif dist == "unrepeatdist":
             args = self.get_dataloader_args(dataloader)
             sampler = UnrepeatedDistributedSampler(
                 dataset=args.dataset,

fastNLP/core/drivers/torch_driver/single_device.py

@@ -130,12 +130,12 @@ class TorchSingleDriver(TorchDriver):
         else:
             return self._test_step(batch)
 
-    def replace_sampler(self, dataloader, dist_sampler: Union[str, ReproducibleBatchSampler, ReproducibleIterator],
-                        reproducible: bool = False):
-        if isinstance(dist_sampler, ReproducibleBatchSampler):
-            return replace_batch_sampler(dataloader, dist_sampler)
-        elif isinstance(dist_sampler, ReproducibleIterator):
-            return replace_sampler(dataloader, dist_sampler)
+    def set_dist_repro_dataloader(self, dataloader, dist: Union[str, ReproducibleBatchSampler, ReproducibleIterator],
+                                  reproducible: bool = False, sampler_or_batch_sampler=None):
+        if isinstance(dist, ReproducibleBatchSampler):
+            return replace_batch_sampler(dataloader, dist)
+        elif isinstance(dist, ReproducibleIterator):
+            return replace_sampler(dataloader, dist)
 
         if reproducible:
             args = self.get_dataloader_args(dataloader)

fastNLP/core/samplers/reproducible_sampler.py

@@ -50,6 +50,14 @@ class ReproducibleIterator:
 
 class RandomSampler(ReproducibleIterator):
     def __init__(self, dataset, shuffle: bool = True, seed: int = 0, **kwargs):
+        """
+
+
+        :param dataset: 实现了 __len__ 方法的数据容器
+        :param shuffle: 是否在每次 iterate 的时候打乱顺序。
+        :param seed: 随机数种子。
+        :param kwargs: 用户不需要使用，fastNLP 内部使用
+        """
 
         self.dataset = dataset
         self.shuffle = shuffle
@@ -208,6 +216,15 @@ class RandomSampler(ReproducibleIterator):
 class ReproducibleBatchSampler:
     # 这两个参数的值应当交给 driver 的 get_dataloader_args 函数去拿；
     def __init__(self, batch_sampler, batch_size: int, drop_last: bool, **kwargs):
+        """
+        可以使得 batch_sampler 对象状态恢复的 wrapper 。
+
+        :param batch_sampler: 可迭代出 数字 或 数字列表 的可迭代对象。ReproducibleBatchSampler 将首先遍历一边该对象，然后将迭代
+            出来的序号暂存起来，使用时按照 batch_size 的 batch 大小吐出序号列表。
+        :param batch_size: 每个 batch 的大小是多少。
+        :param drop_last: 如果最后一个 batch 无法构成 batch_size 那么多个 sample ，是否丢掉。
+        :param kwargs: fastNLP 内部使用。
+        """
         self.batch_sampler = batch_sampler
         self.batch_size = batch_size
         self.drop_last = drop_last

fastNLP/envs/set_env_on_import.py

@@ -15,7 +15,7 @@ def remove_local_rank_in_argv():
     """
     index = -1
     for i, v in enumerate(sys.argv):
-        if v.startswith('--rank='):
+        if v.startswith('--local_rank='):
             os.environ['LOCAL_RANK'] = v.split('=')[1]
             index = i
             break

requirements.txt

@@ -3,4 +3,4 @@ prettytable>=0.7.2
 requests
 regex!=2019.12.17
 rich==11.2.0
-# fsspec[http]>=2021.05.0, !=2021.06.0
+packaging

tests/core/drivers/paddle_driver/test_fleet.py

@@ -1,12 +1,9 @@
 import pytest
-import sys
 import os
 import numpy as np
-from fastNLP.envs.set_backend import set_env
 from fastNLP.envs.set_env_on_import import set_env_on_import_paddle
 
 set_env_on_import_paddle()
-set_env("paddle")
 import paddle
 import paddle.distributed as dist
 from paddle.io import DataLoader
@@ -54,6 +51,7 @@ def test_move_data_to_device():
 
     dist.barrier()
 
+
 @magic_argv_env_context
 def test_is_distributed():
     print(os.getenv("CUDA_VISIBLE_DEVICES"))
@@ -64,6 +62,7 @@ def test_is_distributed():
         driver = PaddleFleetDriver(
             model=paddle_model,
             parallel_device=[0,1],
+            output_from_new_proc='all'
         )
         driver.set_optimizers(paddle_opt)
         # 区分launch和子进程setup的时候
@@ -79,6 +78,7 @@ def test_is_distributed():
         synchronize_safe_rm("log")
     dist.barrier()
 
+
 @magic_argv_env_context
 def test_get_no_sync_context():
     """
@@ -105,6 +105,7 @@ def test_get_no_sync_context():
         synchronize_safe_rm("log")
     dist.barrier()
 
+
 @magic_argv_env_context
 def test_is_global_zero():
     try:
@@ -128,6 +129,8 @@ def test_is_global_zero():
         synchronize_safe_rm("log")
     dist.barrier()
 
+
+
 @magic_argv_env_context
 def test_unwrap_model():
     try:
@@ -204,7 +207,7 @@ def test_replace_sampler(dist_sampler, reproducible):
         else:
             driver.setup()
         dataloader = DataLoader(PaddleDataset_MNIST("train"), batch_size=100, shuffle=True)
-        driver.replace_sampler(dataloader, dist_sampler, reproducible)
+        driver.set_dist_repro_dataloader(dataloader, dist_sampler, reproducible)
     finally:
         synchronize_safe_rm("log")
     dist.barrier()
@@ -243,7 +246,7 @@ class SingleMachineMultiGPUTrainingTestCase:
             parallel_device=gpus,
         )
         driver.set_optimizers(paddle_opt)
-        dataloader = driver.replace_sampler(dataloader)
+        dataloader = driver.set_dist_repro_dataloader(dataloader, )
         driver.setup()
         # 检查model_device
         self.assertEqual(driver.model_device, f"gpu:{os.environ['PADDLE_LOCAL_DEVICE_IDS']}")

tests/core/drivers/paddle_driver/test_single_device.py

@@ -164,4 +164,4 @@ class TestSingleDeviceFunction:
         """
         dataloader = DataLoader(PaddleDataset_MNIST("train"), batch_size=100, shuffle=True)
 
-        res = self.driver.replace_sampler(dataloader, dist_sampler, reproducible)
+        res = self.driver.set_dist_repro_dataloader(dataloader, dist_sampler, reproducible)

tests/core/drivers/torch_driver/test_torch_replace_sampler.py

@@ -33,11 +33,15 @@ def check_replace_sampler(driver):
     # dist_sampler 可以选择的有['dist', 'unrepeatdist', None]或者是ReproducibleSampler，ReproducibleBatchSampler
     # reproducible 是 True 和 False
 
+    # 需要 check 返回的 sampler 和 dataloader 都不同了
     assert driver.is_distributed() is False, "This test only for non distributed sampler."
     ds = SequenceDataSet(10)
     dataloader = DataLoader(dataset=ds, batch_size=2, collate_fn=lambda x:x, shuffle=True)
 
-    dl1 = driver.replace_sampler(dataloader, dist_sampler='dist', reproducible=True)
+    dl1 = driver.set_dist_repro_dataloader(dataloader, dist='dist', reproducible=True)
+
+    assert not (dl1.sampler is dataloader.sampler), "The sampler should not the same one."
+    assert not (dl1 is dataloader), "The dataloader should not the same one."
 
     # 迭代两个 batch
     already_seen_idx = set()
@@ -68,6 +72,22 @@ def check_replace_sampler(driver):
             assert b not in already_seen_idx
             assert b in left_idxes
 
+    # 需要 check 替换为 unrepeatdist 的时候没有问题:(1) 不会多pad；（2）所有卡互相不重复
+    ds = SequenceDataSet(11)
+    dataloader = DataLoader(dataset=ds, batch_size=2, collate_fn=lambda x:x, shuffle=True)
+    dl1 = driver.set_dist_repro_dataloader(dataloader, dist='unrepeatdist', reproducible=True)
+    world_size = 3
+    indices = []
+    for i in range(world_size):
+        dl1.sampler.set_distributed(num_replicas=world_size, rank=i)
+        for idx, batch in dl1:
+            indices.extend(batch)
+    assert len(indices)==len(ds)  # 应该没有任何重复
+    assert len(set(indices))==len(indices)  # 应该全是不一样的indice
+
+
+
+