Creates parameter groups based on weight decay condition (regularized vs non regularized), learning rate scale condition (lr vs lr_mult * lr), and whether it is expert parameters. scale_lr_cond is used during finetuning where head of the network requires a scaled version of the base learning...
classSGD(Optimizer):#将所有优化参数的值作为默认值传递给父类的defaultsdef__init__(self,params,lr=required,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False,*,maximize=False,foreach:Optional[bool]=None,differentiable=False):defaults=dict(lr=lr,momentum=momentum,dampening=dampening,weight_decay=wei...
lr_scheduler = lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9) # 按指数衰减调整学习率,调整公式:lr = lr*gamma**epoch 1. 2. 这是一个用于动态生成参数的调整学习率的包装器,用于 `torch.optim.lr_scheduler` 对象。 :param scheduler_constructor: 一个 `torch.optim.lr_scheduler` 的类 :param optim...
ddp_model.parameters(),optimizer_class=torch.optim.Adam,# 包装了Adam lr=0.01)else:optimizer=torch.optim.Adam(ddp_model.parameters(),lr=0.01)# forward pass outputs=ddp_model(torch.randn(20,2000).to(rank))labels=torch.randn(20,2000).to(rank)# backward passloss_fn(outputs,labels).backward()...
optimizer = keras.optimizers.SGD(learning_rate=lr_schedule) Check out the learning rate schedule API documentation for a list of available schedules. Core Optimizer API These methods and attributes are common to all Keras optimizers. [source] ...
我们注意到一个现象,在特殊情况下,每个分支包含一个线性可训练参数,加一个常量缩放值,只要该缩放值设置合理,则模型性能依旧会很高。我们将这个网络块称为Constant-Scale Linear Addition(CSLA) 我们先从一个简单的CSLA示例入手,考虑一个输入,经过2个卷积分支+线性缩放,并加到一个输出中: ...
图片来源https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/zero-2-deepspeed-shattering-barriers-of-deep-learning-speed-scale/。 2.2 Fairscale 的 ZeRO 实现 我们接下来看看 Fairscale 的使用指南。 这其实是分布式/大规模机器学习方案的一个梳理,从中可以看到,其依据ZeRO <https://arxiv.org/pdf/1910.02054.pdf...
loss_scale當前損失標度為 float32 標量張量。 lr 警告:此類已棄用,並將在 TensorFlow 的未來版本中刪除。請改用非實驗類tf.keras.mixed_precision.LossScaleOptimizer。 此類與非實驗性的keras.mixed_precision.LossScaleOptimizer相同,隻是它的構造函數采用不同的參數。對於此類(實驗版本),構造函數采用loss_scal...
model_chunks, no_weight_decay_cond=None, scale_lr_cond=None, lr_mult=1.0 ): """Retrieve the Megatron optimizer for model chunks. We use separate optimizers for expert parameters and non-expert parameters. @@ -209,7 +214,9 @@ def get_megatron_optimizer(model_chunks, moe_param_groups =...
构建一个优化参数列表 def optim_parameters(self, args): return [{'params': self.get_1x_lr_params_NOscale(), 'lr': args.learning_rate}, {'params': self.get_10x_lr_params(), 'lr': 10 * args.learning_rate}] 3).传入模型的参数, 构建优化器 self.optimizer = torch.optim.SGD(params ...