config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 session = tf.Session(config=config) ktf.set_session(session ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 这里虽然是设定了 GPU 显存占用的限制比例(0.3), 但如果训练所需实际显存占用超过该比例, 仍能正常训练, 类似于了按需分配. 设定GPU 显存占用比...
在image_classification_timm_peft_lora模型微调任务时,训练这一步报错:KeyError: 'per_gpu_train_batch_size',但是在args中两句代码是这样的:per_device_train_batch_size=batch_size,per_device_eval_batch_size=batch_size并没有问题。 Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填) -- MindSpore version : 2.3....
本质上,它正在划分批次并将每个块分配给 GPU。 我们发现并行化使每个 epoch 的小批量训练速度稍慢,而它使大批量训练速度更快——对于 256 批大小,每个 epoch 需要 3.97 秒,低于 7.70 秒。然而,即使有 per-epoch 加速,它也无法在总训练时间方面匹配批量大小 32——当我们乘以总训练时间 (958) 时,我们得到大...
不过需要注意下学习率一般应随总batch_size(batch_size per gpu*gpu_num)呈线性变化 ...
BATCH_SIZE的含义 BATCH_SIZE:即一次训练所抓取的数据样本数量; BATCH_SIZE的大小影响训练速度和模型优化。同时按照以上代码可知,其大小同样影响每一epoch训练模型次数。 BATCH_SIZE带来的好处 最大的好处在于使得CPU或GPU满载运行,提高了训练的速度。 其次是使得梯度下降的方向更加准确。
首先选择大点的BatchSize把GPU占满，观察Loss收敛的情况，如果不收敛，或者收敛效果不好则降低BatchSize，...
根据Should we split batch_size according to ngpu_per_node when DistributedDataparallel,简单来说就是保持batch_size和learning rate的比例不变,因为我们多GPU训练一般不改batch_size, 所以使用了多少GPU就要把learning rate扩大为原来的几倍。 如何使DistributedDataParallel支持Sparse Embedding? 可以参考我在PyTorch...
Global Batch Size = (Number of GPUs or Nodes)×(Local Batch Size per GPU or Node) 其中,Local Batch Size per GPU or Node是每个GPU或节点上用于训练的样本数。 全局批大小的选择会影响模型的训练速度和收敛性。较大的全局批大小可以加快训练速度,但也可能导致模型收敛到较差的局部最小值。因此,需要根据...
"train_micro_batch_size_per_gpu":2 } Author markWJJ commented May 18, 2023 现在是做deepspeed 这是config Author markWJJ commented May 18, 2023 就改了 batch_size 和max_seq_len:1024 Owner ssbuild commented May 18, 2023 就改了 batch_size 和max_seq_len:1024 你这个标题属实没看懂,建...
pp-ocr3 gpu 训练正常 paddle-bot bot assigned andyjiang1116 Sep 8, 2023 ErshovVE commented Sep 14, 2023 I encountered a similar problem, try reducing the parameter first_bs paddle-bot bot assigned tink2123 Mar 8, 2024 PaddlePaddle locked and limited conversation to collaborators Jun 7, 20...