这时,利用local_rank参数就可以确定每个GPU所对应的本地进程编号。 下面我们来看一下具体的使用步骤。 步骤一:定义进程组 在使用local_rank参数之前,需要先定义进程组。进程组是指同一批次训练任务的多个进程,每个进程运行一份相同的模型,对同一份数据进行训练,以达到加快训练速度的效果。 常用的进程组包括nn.parallel...
同时,每个进程会被分配一个local_rank参数来表示进程在当前主机(主机的参数是rank,如果是一个主机,就默认为0)上的编号,用以合理分配和调度本地的GPU资源(这也是为什么需要torch.cuda.set_device(args.local_rank)设定默认的GPU,因为每个进程需要在一个独立的GPU上)。在实际应用中,DDP会自动帮助我们将模型从local_...
现在才发现这个的作用,官方文档上写的是:Moves all model parameters and buffers to the GPU. 也就是在定义时并没有把weight参数传入gpu中,在调用网络进行计算时,如果传入的数据为GPU数据,则会出现:tensors are on different GPUs 错误,因此使用torch.nn.Module.cuda可以把定义的网络参数传入gpu中。 NOTE3 对同...
rank函数表达式为:=rank(排名值,排名区域,排名类型) 它的完整表达包含三个参数,第1参数是要排名的数值,通常是一个数字;第2参数是进行排名的单元格区域,第1参数值将在这个区域中进行大小相对排名;第3参数是排名的方式,包含降序排名和升序排名,分别用数字0和非零数字表示。 所谓降...
Lora模型,全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models,是一种用于微调大型语言模型(尤其是Stable Diffusion等图像生成模型)的低秩适应技术。 一、定义与原理 Lora模型通过仅训练低秩矩阵,然后将这些参数注入到原始模型中,从而实现对模型的微调。这种方法减少了计算需求,使得训练资源比直接训练原...
当z_{t_m}=1[t_m=T]时,采用的即是rank-based的编码方式。 把整个问题可以看成是利用BPTT算法对网络参数\theta和w进行优化。因为参数\theta是一个调整权值higher-level变量,所以可以建立一个优化\theta的式子如下: 其中任务\pi_i\triangleq{C(y,x,w|\theta)}来自任务分布集\Gamma的样本,由损失函数C和trai...
作为ReID系统的一部分,通常采用re-ranking (reRank)技术来重新组织初始检索结果,旨在更准确的反映图像之间的相似度。 B 参数配置与消融实验 在特征masking层中需要确定几个参数,一个是用于随机特征masking的特征图通道数,另一个是随机masking的概率。剩余参数与特征子图中masking位置的随机选择有关,这些参数与局部灰度变...
LoRA 原理(来源 LoRA 论文:LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS)LoRA(Low-Rank Adaptation)通过引入低秩矩阵来减少微调过程中需要更新的参数数量(矩阵A和矩阵B),从而显著降低计算资源需求(降低为之前1/3,论文中数据)。LoRA 另外一个非常重要的特性是:可重用性。由于Lo...
在这些库中,“rank”函数通常用于计算数组中每个元素的排名,而“in”则可能用于指定排名的范围或条件。 例如,在Pandas中,DataFrame.rank()方法可以用于计算数据框中指定列的排名。开发者可以通过调整方法的参数来控制排名的方式(如升序、降序、平均排名等),以及处理平级元素的方法(如按原始顺序、...
rank函数的默认排名方法是'average',即平均排名法。在平均排名法中,如果有多个数据排名相同,则它们的排名将取平均值。 2. rank函数的ascending参数的作用是什么? ascending参数用于指定排序顺序,如果设置为True,则表示按升序排列;如果设置为False,则表示按降序排列。 3. rank函数可以对DataFrame进行排序吗? 是的,rank...