Transformer框架开启梯度检查点非常简单,仅需在TrainingArguments中指定gradient checkpoint为True即可: 代码语言:javascript 复制 training_args=TrainingArguments(per_device_train_batch_size=1,gradient_accumulation_steps=4,gradient_checkpointing=True,**default_args)trainer=Trainer(model=model,args=training_args,train...
# passes and weights update with torch.set_grad_enabled(True): # forward pass preds = model(inputs) loss = criterion(preds, labels) # backward pass loss.backward() # weights update optimizer.step() optimizer.zero_grad() 优化的梯度更新方式,计算的事loss的平均值,gradient_accumulation_steps 达...
from torch.utils.checkpoint import checkpoint classin_conv(nn.Module):def__init__(self,in_ch,out_ch):super(in_conv,self).__init__()self.op=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_ch,out_ch,kernel_size=3,padding=1),nn.BatchNorm2d(out_ch),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(out_ch,out_ch,kern...
master_weights False None True False loss_scale 1.0 “dynamic” “dynamic” 1.0 概括起来:00相当于原始的单精度训练。01在大部分计算时采用半精度,但是所有的模型参数依然保持单精度,对于少数单精度较好的计算(如softmax)依然保持单精度。02相比于01,将模型参数也变为半精度。03基本等于最开始实验的全半精度的...
batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2)val_dataloader=DataLoader(val_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2)这里我们用torchvision数据集的ImageFolder类定义数据集。还在数据集上定义了某些转换，如RandomRotation, RandomHorizontalFlip等。最后对图片进行归一化，并且设置batch_...
(device=self.device, dtype=self.dtype), output_hidden_states=True) File "/home/yerong2/local/miniconda3/envs/intern/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/home/yerong2/local/miniconda3/envs/intern...
self._set_gradient_checkpointing(enable=True, gradient_checkpointing_func=gradient_checkpointing_func) if getattr(self, "_hf_peft_config_loaded", False): # When using PEFT + gradient checkpointing + Trainer we need to make sure the input has requires_grad=True @@ -1882,6 +1882,30 @@ ...
比如双量化和4位NormalFloat。6、如何在代码中使用量化?首先需要安装bitsandbytes和accelerate 库 pip install -q bitsandbytespip install -q acceleratepip install -q peft==0.4.1 然后，在调用from_pretrained方法时，可以通过传递参数load_in_4bit=True或load_in_8bit= true来加载4位或8位量化的模型。
如果模型输入需要梯度，则至少有一个输入需要具有requires_grad=True，否则模型的Checkpointing部分将不具有梯度。至少有一个输出需要同时具有requires_grad=True。输入参数列表：function –描述在模型或部分模型的正向传递中运行的内容。它还应该知道如何处理作为元组传递的输入。例如，在LSTM中，如果用户通过（...