主要介绍单精度/半精度/混合精度训练,以及部分框架(DeepSpeed/Apex) 显示问题: 深度学习基础理论---训练加速(单/半/混合精度训练)/显存优化(gradient-checkpoint) - Big-Yellow-J - 博客园不同精度训练 …
gradient_checkpoint原理 当我们训练的模型太大或者显卡显存太小时,即使使用了小batch_size、混合精度训练、梯度累加、冻结BN等操作后,依然会出现显存不够用的情况,gradient checkpoint是解决这个问题的新方案。它首先在 Training Deep Nets With Sublinear Memory Cost 论文中提出。Gradient checkpoint的工作原理是用时间换空...
@文心快码梯度检查点gradient checkpoint 文心快码 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...
gradient checkpoint原理 它通过选择性地保存模型参数的梯度信息来实现。并非保存所有中间层的梯度,而是有策略地挑选。这种原理可以在训练大规模模型时发挥重要作用。有效避免了由于内存限制导致的训练困难。Gradient checkpoint 使得计算资源得到更高效的利用。其核心思想是在精度和内存需求之间找到平衡。只保留关键位置的梯度...
重算（Gradient Checkpoint）的原理是在前向传播过程中保留部分activation，在反向传播中重算被释放的...
gradient checkpoint 需要注意的地方使用梯度检查点(Gradient Checkpointing)时需要注意以下几点: 1. 计算图上的激活值选择:梯度检查点采用了一种策略,选择计算图上的一部分激活值保存下来,其余部分丢弃。因此,需要注意被丢弃的那一部分激活值需要在计算梯度时重新计算。 2. 内存使用:梯度检查点在解决显存不足的问题的...
Now we are adapting it for Keras. To make minimal modifications to existing models, we add a parameterenable_gradient_checkpointto the layer, which is set toFalseby default. By simply changing this parameter, we can enable gradient checkpointing. However, for specific implementations depending on...
🚀 Feature allowing the use of torch.autorgrad.grad and loss.backward inside torch.utils.checkpoint.checkpoint Motivation Enclosing the entire training steps inside a checkpoint could improve significantly the memory cost for the gradient...
MODEL TRAINING WITH VARIABLE BATCH SIZING AND GRADIENT CHECKPOINT SEGMENTSA computer-implemented machine learning model training method and resulting machine learning model. One embodiment of the method may comprise receiving at a computer memory training data; and training on a computer processor a ...
gradient checkpoint是计算和内存的平衡,用时间换空间。 不做checkpoint 对三个层进行checkpoints: 在计算Layer6的梯度时,利用Layer4的ouput进行重计算(recompute): 参考: 通俗理解Gradient Checkpoint(附代…