loss = loss / accumulation_steps # 损失除以累积步数 需要梯度累计时,每个batch 仍然正常前向传播以及反向传播,但是反向传播之后并不进行梯度清零,因为PyTorch中的loss.backward() 执行的是梯度累加的操作,所以当我们调用N次 loss.backward() 后,这N个batch 的梯度都会累加起来。我们需要的是一个平均的梯度,或者说...
2. 在 pytorch 中实现梯度累加 2.1 伪代码 pytorch 使用和 tensor 绑定的自动微分机制。每个 tensor 对象都有.grad属性存储其中每个元素的梯度值,通过.requires_grad属性控制其是否参与梯度计算。训练模型时,一般通过对标量loss执行loss.backward()自动进行反向传播,以得到计算图中所有 tensor 的梯度。详见 PyTorch入门(...
Current environment #- PyTorch Lightning Version (e.g., 2.4.0): #- PyTorch Version (e.g., 2.4): #- Python version (e.g., 3.12): #- OS (e.g., Linux): #- CUDA/cuDNN version: #- GPU models and configuration: #- How you installed Lightning(`conda`, `pip`, source): More i...
这就是梯度累加(Gradient Accumulation)技术了。 我们以Pytorch为例,一个神经网络的训练过程通常如下: fori,(inputs,labels)inenumerate(trainloader):optimizer.zero_grad()# 梯度清零outputs=net(inputs)# 正向传播loss=criterion(outputs,labels)# 计算损失loss.backward()# 反向传播,计算梯度optimizer.step()# 更...
这就是梯度累加(Gradient Accumulation)技术了。 我们以 Pytorch为例,一个神经网络的训练过程通常如下: for i, (inputs, labels) in enumerate(trainloader): optimizer.zero_grad() # 梯度清零 outputs = net(inputs) # 正向传播 loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失 loss.backward() # ...
这就是梯度累加(Gradient Accumulation)技术了。我们以Pytorch为例，⼀个神经⽹络的训练过程通常如下：for i, (inputs, labels) in enumerate(trainloader):optimizer.zero_grad() # 梯度清零 outputs = net(inputs) # 正向传播 loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失 loss.backward() ...
Pitch One appealing solution could be to use an automatic microbatching strategy with gradient accumulation. In terms of user API it could be used with Trainer( ...accumulate_grad_batches="auto", ... ) The strategy is the following: we attempt to train on the full batch size provided by...
为了说明如何利用梯度微调,我修改了上面代码中PyTorch 训练循环,特别说明如下(完整代码见后batchsize-8.py): 梯度微调(gradient)的加入 引入部分代码用紫色框起来,如果我们设置accumulation_steps为2,那么zero_grad()和optimizer.step()只会每隔两个纪元被调用一次。因此,运行修改后的训练循环与accumulation_steps=2将批...
Pretrain, finetune ANY AI model of ANY size on multiple GPUs, TPUs with zero code changes. - Add stronger typing to gradient accumulation scheduler callback (#3558) · Lightning-AI/pytorch-lightning@c61e1e6
贫穷是促进人类进步的阶梯,如何在有限的计算资源的条件下,训练时采用更大的batch size呢?这就是梯度累加(Gradient Accumulation)技术了。 我们以Pytorch为例,一个神经网络的训练过程通常如下: for i, (inputs, labels) in enumerate(trainloader): ...