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
【(PyTorch)用Gradient checkpointing技术降低GPU内存开销】’pytorch-checkpoint' by Huiyu Wang GitHub: http://t.cn/EtGFDpK
使用带有梯度检查点的PyTorch训练分类模型 为了用梯度检查点训练模型，只需要编辑train_model函数。def train_with_grad_checkpointing(model,loss_func,optimizer,train_dataloader,val_dataloader,epochs=10): #Training loop. for epoch in range(epochs): model.train() for images, target in tqdm(tr...
KK666-AI commented Feb 19, 2025 • edited by pytorch-bot bot 🐛 Describe the bug I am comparing the memory cost between use_reentrant=False and use_reentrant=True when using gradient checkpointing. When set use_reentrant=False, i find the peak memory is exactly the same with the one...
梯度检查点(Gradient Checkpointing)是一种用于优化深度学习模型训练中内存使用的技术。以下是对梯度检查点的详细解释: 基本概念: 梯度检查点技术通过在前向传播期间选择性地存储部分中间激活值(称为“检查点”),并在反向传播时重新计算未存储的激活值,从而减少内存使用量。 作用: 在深度学习模型的训练过程中,尤其...
Bug description Am launching a script taht trains a model which works well when trained without ddp and using gradient checkpointing, or using ddp but no gradient checkpointing, using fabric too. However, when setting both ddp and gradient checkpointing, activate thorugh gradient_checkpointing_enabl...
需要注意的是,PyTorch的checkpoint要求被标位检查点的函数具有特定输出形式。函数的输出可以包括非Tensor的值和普通Tensor。嵌套的Tensor,如list、object不会在反向传播时自动重新计算梯度。 此外,HuggingFace Transformers也支持Gradient Checkpoint。梯度检查点可以通过 PreTrainedModel 实例的gradient_checkpointing_enable方法执行...
例如,在PyTorch中,需要在TrainingArguments中指定gradient_checkpointing为True,并使用Trainer类进行训练。 综上所述,使用梯度检查点时需要注意激活值的选取、内存使用、模型第一层的限制以及代码实现等方面的问题。根据实际情况进行调整和优化,以在保证计算精度的同时提高训练速度和减少显存使用。
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==3.0.2 python==3.6 pytorch 1.6+的版本有自带amp模式,这里暂时先不讨论,后期再做补充。 一、fp16和fp32 先...
由于网络中大量的激活值需要存储,从而消耗了显存。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.c...