Gradient Checkpointing技术则在正向传播时,不存储当前节点的激活值,而是记录该激活值的计算方式,在反向传播时重新计算该节点的激活值,从而起到降低显存占用的作用。但由于激活值的重新计算,延长了训练时间。 使用 Pytorch中提供一个简单的API来实现该功能:torch.utils.checkpoint.checkpoint 通常我们采用如下方式定义模型:...
modeling_bert.py中,定义了BertEncoder,其中forward函数内部判断是否开启了梯度检查点,并调用torch.utils.checkpoint.checkpoint实现梯度检查点 classBertEncoder(nn.Module):defforward(args):...fori,layer_moduleinenumerate(self.layer):...ifself.gradient_checkpointingandself.training:ifuse_cache:logger.warning("`...
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
一、gradient accumulation 正常情况下是一个batch之后统一计算梯度大小,gradient accumulation可以再指定个batch之后一起更新梯度,这种情况下,可以再batch_size很小的时候,提升真正的batch_size,是一种显存占用的优化算法。随着模型和数据规模越来越大,显存紧张的时候,需要把batch_size设置的很小,使用gradient accumulation的...
这个文章是把 gradient checkpointing 技巧引入到神经网络中的鼻祖,第一作者是鼎鼎大名的 Tianqi Chen。在本文中,设计了一种使用O(n)的内存训练n层网络的方法,通过使用 computation graph analysis 进行自动的 in-place operation 和 memory sharing optimizations,使得计算成本只是每个mini-batch多了一个forward pass的...
四、gradient checkpointing显存优化 神经网络如何使用内存 梯度检查点是如何起作用的 五、chunk_size_applying(按多个小批量和低维度计算 FFN 部) 本章内容分四个部分讲,fp16、apm以及pytorch的多gpu训练模式、gradient checkpointing显存优化。本节内容基于pytorch==1.2.0,transformers==3.0.2python==3.6pytorch 1.6...
首先,我们文章会介绍一些基本方法比如梯度累积 (Gradient Accumulation), 冻结(Freezing),自动混合精度训练( Automatic Mixed Precision,)8位优化器( 8-bit Optimizers)和 Gradient Checkpointing, 然后介绍NLp领域特殊的优化方法比如Dynamic Padding, Uniform Dynamic Padding, and Fast Tokenizers. 我们开始吧! !pip ...
How Gradient Checkpointing works? “Checkpoint a model or part of the model ” The next example illustrates how we can useGradient Checkpointingto save memory. I set 3 checkpoints on three layers. However, please note that this is not the only way to set checkpoints. You can set a check...
Activation Offloading & Gradient Checkpointing & Memory Efficient Fusion 最近学习了一些PyTorch新的写法,做了一些关于节省activation显存占用的实验和优化,代码在这里,记个笔记: Activation offloading时的数据传输用一个dedicated stream,注意做好synchronization (wait_stream & record_stream)。
如果输入的模型是 Baichuan 开发的模型,则将 gradient_checkpointing 属性设置为指定的值。 Model(PreTrainedModel) init Model类继承自PreTrainedModel类,并可以根据传入的config实例化模型。定义了一些变量,包括padding_idx,vocab_sizeself.layers 是一个Transformer解码器,由config.num_hidden_layers个DecoderLayer层组成...