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...
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...
通过保存h5py或numpy文件以加速数据加载的时代已经过去了,而现在可以「使用PyTorch的DataLoader来轻松加载图像数据」(对于NLP数据,请参考TorchText库)。 在PyTorch-Lightning中,不需要显式地编写训练循环,只需要定义好DataLoaders和Trainer,PyTorch-Lightning会在需要的时候自动调用它们。 下面是一个加载MNIST数据集并使用DataL...
在PyTorch中,模型训练的速度受到多个因素的影响,包括数据加载、模型结构、优化器选择、硬件性能等。为了提高训练速度,我们可以采用以下技巧: 使用DataLoader并行加载数据DataLoader是PyTorch中用于批量加载数据的工具。通过使用DataLoader,我们可以同时加载多个小批量数据,从而实现并行加载数据。这可以显著减少数据加载时间,提高训练...
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...
通常PyTorch模型的扩展为.pt或.pth,程序运行时会首先检查默认路径中是否有已经下载的模型权重,一旦权重被下载,下次加载就不需要下载了。 一般情况下预训练模型的下载会比较慢,我们可以直接通过迅雷或者其他方式去 这里 查看自己的模型里面model_urls,然后手动下载,预训练模型的权重在Linux和Mac的默认下载路径是用户根目录...
当属于预训练模型属于下面的情况的时候,可以采用这个加速的技巧: 固定前部分的层,只改变网络后面层的参数。 比如,使用vgg16的预训练模型,固定特征提取层,改变后面的全连接层。要注意的是,如果固定的是特征提取层+一个全连接层,也可以使用这个技巧,只要固定的是前一部分。
可以非常方便地实施多批次梯度累加、半精度混合精度训练、最大batch_size自动搜索等技巧,加快训练过程。 可以非常方便地使用SWA(随机参数平均)、CyclicLR(学习率周期性调度策略)与auto_lr_find(最优学习率发现)等技巧 实现模型涨点。 一般按照如下方式 安装和 引入 pytorch-lightning 库。