两者中比较简单的一个是checkpoint_sequential,它被限制用于顺序模型(例如使用torch.nn.Sequentialwrapper 的模型)。另一个是更灵活的checkpoint,可以用于任何模块。 下面是一个完整的代码示例,显示了checkpoint_sequential的实际用法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 imp
也就是不通过模型(图)运行训练，而是使用checkpoint_sequential函数进行训练，该函数有三个输入:modules, segments, input。modules是神经网络层的列表，按它们执行的顺序排列。segments是在序列中创建的段的个数，使用梯度检查点进行训练以段为单位将输出用于重新计算反向传播期间的梯度。本文设置segments=2。input是模型的...
import torch.utils.checkpoint as checkpoint from tqdm import tqdm import shutil from torch.utils.checkpoint import checkpoint_sequential device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" %matplotlib inline import random nvidia_smi.nvmlInit() 导入训练和测试模型所需的所有包。我们还初始化nvidia-s...
CheckpointforSequential PyTorch 源码中给了一个很直接的应用案例,就是将 checkpoint 应用于Sequential搭建起来的模型。按照分段数segments指定的,将模型划分为多段。 defcheckpoint_sequential(functions, segments,input, **kwargs):r"""A helper function for checkpointing sequential models. Sequential models execute ...
checkpoint_sequential适用于前向传播逻辑简单的序列模型,即按照顺序执行列表中的 modules/functions。对于这种模型,可以把它分割成 N 个小块,对每一个小块做梯度检查。 import torch.nn as nn from torch.utils.checkpoint import checkpoint_sequential chunks = 3 ...
input是模型的输入,在我们的例子中是图像。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...
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...
pytorch无报错中断 pytorch checkpoint 1.Pytorch 模型保存与加载,并在加载的模型基础上继续训练 只保存参数;(官方推荐) torch.save(model.state_dict(), path) #只保存参数 #特别地,如果还想保存某一次训练采用的优化器、epochs等信息,可将这些信息组合
self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(16*5*5, 120), nn.ReLU(), nn.Linear(120, 84), nn.ReLU(), nn.Linear(84, classes) ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = x.view(x.size()[0], -1) x = self.classifier(x) ...
既然DataLoader 是通过 sampler 的样本索引来控制数据读取的,那么我们只要记录 sampler 里的样本索引状态即可记录 DataLoader 的状态。我们可以通过保存当前 epoch 的 step 的方式来恢复 DataLoader 的进度,已消费的样本数量为sample_count = batch_size * step。下面我们实现了一个支持 checkpoint的SequentialSampler ...