14. 使用梯度裁剪 关于避免 RNN 中的梯度爆炸的问题，已经有一些实验和理论证实，梯度裁剪（gradient = min(gradient, threshold)）可以加速收敛。HuggingFace 的 Transformer 实现就是一个非常清晰的例子，说明了如何使用梯度裁剪。本文中提到的其他一些方法，如 AMP 也可以用。 在 PyTorch 中可
14. 使用梯度裁剪 关于避免RNN中的梯度爆炸的问题,已经有一些实验和理论证实,梯度裁剪(gradient = min(gradient, threshold))可以加速收敛。HuggingFace 的 Transformer 实现就是一个非常清晰的例子,说明了如何使用梯度裁剪。本文中提到的其他一些方法,如AMP也可以用。 在PyTorch 中可以使用 torch.nn.utils.clip_grad_...
14. 使用梯度裁剪 关于避免 RNN 中的梯度爆炸的问题,已经有一些实验和理论证实,梯度裁剪(gradient = min(gradient, threshold))可以加速收敛。HuggingFace 的 Transformer 实现就是一个非常清晰的例子,说明了如何使用梯度裁剪。本文中提到的其他一些方法,如 AMP 也可以用。 在PyTorch 中可以使用 torch.nn.utils.clip_...
2.fp16 + fp32 场景:低精度如果是fp16的话,我们需要进行loss scaling,也就是把loss转成fp32,乘以系数S做scaling来避免梯度下溢,然后做完backward计算之后,再把weight gradient转成fp32 去掉scaling,也就是乘以1/S。FSDP提供了ShardedGradScaler来做处理scaling。 3.与PyTorch AMP的兼容性:二者是兼容的。torch.auto...
2.3.2 Gradient accumulation scaler = GradScaler() for epoch in epochs: for i, (input, target) in enumerate(data): with autocast(): output = model(input) loss = loss_fn(output, target) # loss 根据 累加的次数归一一下 loss = loss / iters_to_accumulate # scale 归一的loss 并backward sc...
Gradient accumulation 基于effective batchof sizebatch_per_iter*iters_to_accumulate(*num_procsif distributed) 进行梯度累加,因此属于同一个 effective batch 的多个迭代 batch 内,scale factor 应该保持不变 (scale updates should occur at effective-batch granularity),并且累加的梯度应该是 Scaled Gradients。因为...
关于避免 RNN 中的梯度爆炸的问题,已经有一些实验和理论证实,梯度裁剪(gradient = min(gradient, threshold))可以加速收敛。HuggingFace 的 Transformer 实现就是一个非常清晰的例子,说明了如何使用梯度裁剪。本文中提到的其他一些方法,如 AMP 也可以用。
梯度累积(Gradient Accumulation)是一种在计算资源有限的情况下,模拟较大批量大小的技术。通过多次执行前向传播、反向传播和优化步骤,将梯度累积起来,以获得与较大批量大小相同的效果。 下面是一个使用梯度累积的示例代码: 复制 # 清除上一步的梯度 optimizer.zero_grad()#16次梯度累积步骤 ...
关于避免 RNN 中的梯度爆炸的问题,已经有一些实验和理论证实,梯度裁剪(gradient = min(gradient, threshold))可以加速收敛。HuggingFace 的 Transformer 实现就是一个非常清晰的例子,说明了如何使用梯度裁剪。本文中提到的其他一些方法,如 AMP 也可以用。
关于避免 RNN 中的梯度爆炸的问题,已经有一些实验和理论证实,梯度裁剪(gradient = min(gradient, threshold))可以加速收敛。HuggingFace 的 Transformer 实现就是一个非常清晰的例子,说明了如何使用梯度裁剪。本文中提到的其他一些方法,如 AMP 也可以用。