在写联邦学习的差分隐私代码的时候,调试代码总是出现显存爆炸,找了一大圈原因都没解决,后来自己反复参考别人代码,发现是因为自己平时写代码的陋习造成的: 简单说就是我把 optimizer.step() optimizer.zero_grad() # 注意清零的位置 这两行代码写反了。那就会导致模型训练结束显存还没释放掉。但是这个问题在中心式学习中并不会出现什
所有的optimizer都实现了step()方法,这个方法会更新所有的参数。它能按两种方式来使用: optimizer.step() 这是大多数optimizer所支持的简化版本。一旦梯度被如backward()之类的函数计算好后,我们就可以调用这个函数。 optimizer.step(closure) 一些优化算法例如Conjugate Gradient和LBFGS需要重复多次计算函数,因此你需要传入...
所有的optimizer都实现了step()方法,这个方法会更新所有的参数。它能按两种方式来使用: optimizer.step() 1. 这是大多数optimizer所支持的简化版本。一旦梯度被如backward()之类的函数计算好后,我们就可以调用这个函数。 optimizer.step(closure) 1. 一些优化算法例如Conjugate Gradient和LBFGS需要重复多次计算函数,因此...
each rank distributes parameters according to a given partitioning scheme (could be updated), and owns the update of a given shard only the .step() is called on each rank as expected, the fact that the optimizer actually works on a shard of the model is not visible from the outside whe...
backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零,也就是把loss关于weight的导数变成0. 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2020/07/14 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除 前往查看 zero...
当该tensor反向传播计算时,autograd的backward会调用ctx.pre_backward_function(ctx.module)依次完成: 1. record_trace 2. fetch_sub_module 3. prefetch_next_sub_modules 4. next_step 这四步操作也与Pre-Forward Hook中的四步操作一致。 反向传播中 Model Parameter 的分割释放(Post-Backward Hook) ...