PyTorch中的Checkpoint机制是一种优化技术,用于在训练过程中保存模型的状态,以便在训练中断或需要重新开始训练时恢复模型。通过Checkpoint机制,用户可以避免重新训练整个模型,从而提高训练效率。一、工作原理Checkpoint机制的核心思想是在训练过程中定期保存模型的参数。当训练中断或需要重新开始训练时,可以从最后一个Checkpoint恢...
model.load_state_dict(checkpoint['model']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint['epoch'] test(model, test_load) return # 如果有保存的模型,则加载模型,并在其基础上继续训练 if os.path.exists(log_dir): checkpoint = torch.load(log_dir) model.load_state...
一、PyTorch Checkpoint文件Checkpoint文件是PyTorch中用于保存模型训练过程中的状态和参数的文件。在训练深度学习模型时,我们经常需要中断训练,然后重新开始训练或迁移到不同的硬件设备上。使用Checkpoint文件,我们可以方便地保存模型的状态,以便在需要时恢复训练或迁移模型。在PyTorch中,我们可以使用torch.save()函数将模型的...
gpustat checkpoint机制 这一段详细介绍了checkpoint的核心技术,也就是在非梯度模式下执行目标操作的前向传播,只保留输入和结构参数,省去了中间激活的保存。反向传播时在梯度模式下重新计算这些激活,重建这部分反向图,进而实现了梯度的正常回传 参考文献 Pytorch高效降低内存 torch.utils.checkpoint()的使用 Checkpoint机制...
Checkpoint文件一般包含以下几部分: 下面以一个具体的代码示例来说明如何保存和读取checkpoint文件: 保存Checkpoint 首先,我们需要定义一个简单的PyTorch模型,训练它并保存checkpoint: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim# 定义一个简单的神经网络classSimpleNN(nn.Module):def__init__(self):super(Simple...
Pytorch checkpoint checkpoint一种用时间换空间的策略 torch.utils.checkpoint.checkpoint(function,*args,**kwargs) 为模型或模型的一部分设置Checkpoint 。 检查点用计算换内存(节省内存)。 检查点部分并不保存中间激活值,而是在反向传播时重新计算它们。 它可以应用于模型的任何部分。
这可以避免存储模型特定层中间运算结果,从而有效降低了前向传播中显存的占用。这些中间结果会在反向传播的时候被即时重新计算一次。要注意,被 checkpoint 包裹的层反向传播时仍然会在第一次反向传播的时候开辟存储梯度的空间。 因为checkpoint 是在torch.no_grad()模式下计算的目标操作的前向函数,这并不会修改原本的叶...
checkpoint_path + '/m-' + launchTimestamp + '-' + str("%.4f" % lossMIN) + '.pth.tar') 如下一个完整的使用model.state_dict()和optimizer.state_dict()例子: # 定义模型 class TheModelClass(nn.Module): #定义一个神经网络模型 TheModelClass ...
这里的checkpoint_sequential仅用于顺序模型，对于其他一些模型将产生错误。使用梯度检查点进行训练，如果你在notebook上执行所有的代码。建议重新启动，因为nvidia-smi可能会获得以前代码中的内存消耗。torch.manual_seed(0)lr = 0.003# model = models.resnet50()# model=model.to(device)vgg16=models.vgg16()vgg...
因为checkpoint 是在torch.no_grad()模式下计算的目标操作的前向函数,这并不会修改原本的叶子结点的状态,有梯度的还会保持。只是关联这些叶子结点的临时生成的中间变量会被设置为不需要梯度,因此梯度链式关系会被断开。 通过这样的方式,虽然延长了反向传播的时间,但是却也在一定程度上缓解了存储大量中间变量带来的显存...