YOLOX源码之 wait_for_the_master

主进程读取数据

在函数 get_data_loader 中，下面这段代码的作用是在多节点分布式训练时，每个节点的主进程负责读取数据。

if self.dataset is None:
    with wait_for_the_master():
        assert cache_img is None, \
            "cache_img must be None if you didn't create self.dataset before launch"
        self.dataset = self.get_dataset(cache=False, cache_type=cache_img)

在 PyTorch 的分布式训练中，每个节点的主进程负责数据加载、模型初始化和一些其他的准备工作。这意味着在每个节点的主进程中，都会有一份数据加载的代码。

这样做的好处是：

1. 减轻主节点压力：每个节点的主进程可以独立地负责数据加载，减轻了主节点的负担，有助于更好地利用各个节点的资源。
2. 数据分发效率高：在每个节点加载数据的情况下，数据可以直接在本地节点内分发给其他进程，避免了网络传输的开销，提高了数据加载的效率。 

接下来我们看下函数 wait_for_the_master 的实现

from contextlib import contextmanager
 
@contextmanager
def wait_for_the_master(local_rank: int = None):
    """
    Make all processes waiting for the master to do some task.
    Args:
        local_rank (int): the rank of the current process. Default to None.
            If None, it will use the rank of the current process.
    """
    if local_rank is None:
        local_rank = get_local_rank()
 
    if local_rank > 0:
        dist.barrier() 
    yield
    if local_rank == 0:
        if not dist.is_available():
            return
        if not dist.is_initialized():
            return
        else:
            dist.barrier()

@contextmanager

@contextmanager是一个装饰器，用于定义上下文管理器（context manager）。上下文管理器可以用于创建一个资源的上下文，然后在进入和退出这个上下文时执行特定的操作，比如资源的获取和释放。 

在python中要自定义一个上下文管理器，需要定义一个类，并实现其__enter__()和__exit()__方法。但使用装饰器@contextmanager可以更简洁的实现这点，具体来说，@contextmanager 装饰器可以将一个生成器函数转换成一个上下文管理器。生成器函数中的 yield 语句之前的代码会在进入上下文时执行，而 yield 语句之后的代码会在退出上下文时执行。

dist.barrier()

这里首先获取每个节点的local_rank，大于0说明不是主进程，dist.barrier() 是 PyTorch 中分布式通信库 torch.distributed 提供的一个同步操作，它的作用是在分布式环境中同步所有参与通信的进程，确保它们在某一点上同时到达了同步点。

在分布式训练中，dist.barrier()的作用通常是用来同步各个进程的执行，以保证它们在某个重要的时刻处于同步状态。当一个进程调用了dist.barrier()后，它会被阻塞，直到所有参与通信的进程也都调用了dist.barrier()，此时所有进程才会解除阻塞，继续执行后续的代码。

具体来说，dist.barrier() 的作用有以下几点：

1. 同步数据加载：在数据加载完毕之后，可以使用 dist.barrier() 来确保所有进程都已经加载完数据，然后再开始训练。
2. 同步模型初始化：在模型初始化完成之后，可以使用 dist.barrier() 来确保所有进程都已经初始化完成，然后再开始训练。
3. 同步参数更新：在每个训练步骤中，可以使用 dist.barrier() 来确保所有进程都已经计算完梯度，并更新了参数，然后再进行下一步的计算。
4. 同步模型评估：在模型评估阶段，可以使用 dist.barrier() 来确保所有进程都已经完成了评估任务，然后再进行汇总或其他后续操作。

结合上面两段代码来看，在进入上下文后，每个节点的非主进程会阻塞在yield前的dist.barrier()处，而主进程则会执行self.get_dataset()读取数据，在每个节点的主进程都执行完self.get_dataset()后，会退出上下文，此时非主进程还是停留在yield前的dist.barrier()处，而主进程则会执行yield后的dist.barrier()，当所有进程都调用了dist.barrier()后，所有进程的阻塞被解除，继续执行后续的代码。