1.Gradient Checkpointing2.pytorch模型训练之fp16、apm、多GPU模型、梯度检查点(gradient checkpointing)显存优化等
二、gradient checkpointing 梯度检查点(Gradient Checkpointing)是一种优化深度学习模型训练中内存使用的技术。它通过在模型的计算图中插入检查点,将一部分计算推迟到后续步骤进行,从而减少内存占用。这有助于训练更大、更深的模型,以及使用更大批量的数据,而无需占用大量的内存。 以下是梯度检查点的详细解释: 1. 背...
Gradient Checkpointing(梯度检查点) 有时甚至使用小批量和其他优化技术,例如梯度累积、冻结或自动精确训练,我们仍然会耗尽内存,尤其是在模型足够大的情况下。为解决这个问题而提出的强大解决方案之一是 Gradient Checkpointing,它首先在 2016 年的Training Deep Nets With Sublinear Memory Cost论文中引入。作者证明了梯度...
本文将介绍解梯度检查点（Gradient Checkpointing），这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。梯度检查点 在反向传播算法中，梯度计算从损失函数开始，计算后更新模型权重。 图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储，直到计算出最终的更新梯...
梯度检查点(Gradient Checkpointing)是一种用于减少深度神经网络在反向传播过程中内存使用量的技术。以下是对你的问题的详细回答: 梯度检查点(Gradient Checkpointing)是什么? 梯度检查点是一种在训练深度神经网络时减少内存使用量的技术。在深度学习中,反向传播算法用于计算梯度,以更新网络权重。然而,对于非常深的网络,...
Checkpointing模型或模型的一部分 Checkpointing的工作原理是用计算换取内存。Checkpointing部分不会存储整个计算图的所有中间激活以进行反向计算,不会保存中间激活,而是在反向过程中重新计算它们。它可以应用于模型的任何部分。 具体来说,在向前传递中,函数将以torch.no_grad()方式运行,即不存储中间激活。相反,向前传递保...
By checkpointing nodes in the computation graph defined by your model, and recomputing the parts of the graph in between those nodes during backpropagation, it is possible to calculate this gradient at reduced memory cost. When training deep feed-forward neural networks consisting of n layers, ...
【(PyTorch)用Gradient checkpointing技术降低GPU内存开销】’pytorch-checkpoint' by Huiyu Wang GitHub: http://t.cn/EtGFDpK
--num_train_epochs $EPOCH --per_device_train_batch_size 64 --gradient_checkpointing --dataloader_drop_last True --evaluation_strategy "no" --normlized True --temperature 0.02 --negatives_cross_device --query_max_len 64 --passage_max_len 128 ...