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。 def checkpoint_sequential(functions, segments, input, **kwargs): r"""A helper function for checkpointing sequential models. Sequential models exe...
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...
PyTorch 通过torch.utils.checkpoint.checkpoint和torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential提供梯度检查点,根据官方文档的 notes,它实现了如下功能,在前向传播时,PyTorch 将保存模型中的每个函数的输入元组。在反向传播过程中,对于每个函数,输入元组和函数的组合以实时的方式重新计算,插入到每个需要它的函数的梯度公式中...
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 ...
fromtorch.utils.checkpointimportcheckpoint_sequential device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"%matplotlibinline importrandom 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-smi。 定义数据集和数据加载器 #Define the dataset and the dataloader.train_dataset=datasets.Imag...
将对应目标操作输入的梯度信息按照 checkpoint 本身 Function 的backward的需求,使用None对其他辅助参数的梯度占位后进行返回。 返回的对应于其他模块的输出量的梯度,被沿着反向传播的路径送入对应操作的backward中,一层一层回传累加到各个叶子节点上。 定义好操作后,进行一个简单的包装,同时处理一下默认参数,补充了更细...
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...
而通过 Checkpoint 技术,我们可以通过一种取巧的方式,使用 PyTorch 提供的 “no-grad” (no_grad())模式来避免将这部分运算被autograd记录到反向图“backward graph”中,从而避免了对于中间激活值的存储需求。 个人理解(欢迎指出错误): ...