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
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:...
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...
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...
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...
🐛 Describe the bug Hello, when I am using DDP to train a model, I found that using multi-task loss and gradient checkpointing at the same time can lead to gradient synchronization failure between GPUs, which in turn causes the parameters...
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...
https://pytorch.org/docs/stable/checkpoint.html 注意：Checkpointing是通过在反向传播过程中为每个Checkpointed段重新运行前向传播分段来实现的。这可能会导致像RNG状态这样的持久状态比没有Checkpointing的状态更高级。默认情况下，Checkpointing包括改变RNG状态的逻辑，这样，与非Checkpointed过程相比，使用RNG...
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。
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...