使用DataLoadersDataLoader中的workers数量Batch size梯度累计保留的计算图移动到单个16-bit 混合精度训练移动到多个GPUs中（模型复制）移动到多个GPU-nodes中 (8+GPUs)思考模型加速的技巧Pytorch-Lightning 你可以在Pytorch的库Pytorch- lightning中找到我在这里讨论的每一个优化。Lightning是在Pytorch之上的一个封装，它可以...
在训练完成后,使用torch.save()将模型保存到磁盘;在部署或重新训练时,使用torch.load()加载模型。 GPU加速:利用GPU加速训练过程。如果您的机器上有GPU,将模型和数据转移到GPU上可以大大加快训练速度。PyTorch支持自动混合精度训练和梯度累积等技术,进一步提高GPU的利用率。 模型部署:将训练好的模型部署到生产环境中。...
例如,使用 1Cycle 策略在 ImageNet 数据集上训练 ResNet-56,训练迭代次数减少为原来的 1/10,但模型性能仍能比肩原论文中的水平。在常见的体系架构和优化器中,这种 schedule 似乎表现得很好。 Pytorch 已经实现了这两种方法:「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。 参...
第六个,关于分布式训练,按Pytorch官网所述,虽然torch.nn.DataParallel能够以最低的编码实现单机多卡并行,且只需要修改一行代码,很容易上手 但是通常无法提供最佳性能,因为它在每一次前向传播都会复制模型,并且其单进程多线程并行性自然会受到Python中GIL,也就是全局解释器锁的影响 Pytorch呢推介使用 torch.nn.parallel.D...
然而,随着科技的进步,我们已经有了更好的选择。使用更高精度的计算,如16位浮点数或混合精度,可以提高训练速度并减少内存消耗。同时,利用多个GPU进行并行训练,可以大大加快训练过程。 笔者在这里总结了提升Pytorch模型训练速度的9个技巧,与大家分享~ 这些优化技巧可以在PyTorch-Lightning库中找到。PyTorch-Lightning是建立在...
【pytorch】新手调试debug常见问题、新手编程常犯错误汇总 小C啥都发 2664 0 02:29 深度学习中epoch、batch的理解 计算机的牛批酱 8876 0 11:28 6-2,训练模型的3种方法 一个有毅力的吃货 1805 0 01:52 性能提升简直不要太夸张!Pytorch这么用,节省了超级多的显存! -人工智能/深度学习/机器学习 ...
选择合适的优化器对于模型训练至关重要。Adam 和 AdamW 通常是不错的选择,因为它们能够提供更快的收敛速度。 代码示例: optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001) 结论 通过上述方法和技术的应用,我们可以显著提高 PyTorch 中模型的训练效率。每种方法都有其适用场景,因此根据具体需求灵活组合这...
简单来说,就是我们先找到一个同类的别人训练好的模型,把别人现成的训练好了的模型拿过来,换成自己的数据,通过训练调整一下参数。 在PyTorch中提供了许多预训练好的网络模型(VGG,ResNet系列,mobilenet系列...),这些模型都是PyTorch官方在相应的大型数据集训练好的。学习如何进行模型微调,可以方便我们快速使用预训练模...
然后模型微调:如替换ResNet最后的2层网络,返回一个新模型 半精度训练:PyTorch默认的浮点数存储方式用的是torch.float32,小数点后位数更多固然能保证数据的精确性,但绝大多数场景其实并不需要这么精确,只保留一半的信息也不会影响结果,也就是使用torch.float16格式。