激活检查点 (Activation Checkpointing) 是一种用于减小内存占用的技术,代价是需要更多的计算资源。它利用一个简单的观察,即如果我们只是在需要时重新计算反向传播所需的中间张量,就可以避免保存这些中间张量。 目前在PyTorch中有两种 Activation Checkpointing 的实现,即可重新进入 (reentrant) 和不可重新进入(non-reentra...
PyTorch提供了两种激活检查点的实现：可重新进入和不可重新进入版本。不可重新进入版本：利用了autograd的保存变量钩子机制，在前向传递中使用钩子保存张量，反向传递时触发重新计算。这种机制依赖于在前向和反向中按相同顺序访问重新计算的张量。可重新进入版本：使用自定义的autogradFunction修改计算图来实现内存...
本文将介绍解梯度检查点（Gradient Checkpointing），这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。梯度检查点 在反向传播算法中，梯度计算从损失函数开始，计算后更新模型权重。 图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储，直到计算出最终的更新...
模型保存 四、gradient checkpointing显存优化 神经网络如何使用内存 梯度检查点是如何起作用的 五、chunk_size_applying(按多个小批量和低维度计算 FFN 部) 本章内容分四个部分讲,fp16、apm以及pytorch的多gpu训练模式、gradient checkpointing显存优化。本节内容基于 pytorch==1.2.0, transformers==3.0.2 python==3...
为了用梯度检查点训练模型,只需要编辑train_model函数。 deftrain_with_grad_checkpointing(model,loss_func,optimizer,train_dataloader,val_dataloader,epochs=10): #Training loop.for epoch in range(epochs):model.train()for images, target in t...
激活检查点是一种减小内存占用的技巧，以牺牲部分计算资源为代价。这种方法通过仅在需要时重新计算反向传播所需的中间张量，从而避免保存这些张量。PyTorch中包含两种激活检查点实现，即可重新进入和不可重新进入版本。不可重新进入版本在解决可重新进入检查点的限制方面更为先进，可通过use_reentrant标志指定使用...
简介:本文将介绍解梯度检查点(Gradient Checkpointing),这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。 作为机器学习从业者,我们经常会遇到这样的情况,想要训练一个比较大的模型,而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在...
Checkpointing 的工作原理是用计算换内存,并不存储整个计算图的所有中间激活用于 backward pass,而是重新计算这些激活。我们可以将其应用于模型的任何部分。 具体来说,在 forward pass 中,function 会以 torch.no_grad() 方式运行,不存储中间激活。相反的是, forward pass 中会保存输入元组以及 function 参数。在 ba...
Checkpointing is implemented by rerunning a forward-pass segment for each checkpointed segment during backward. This can cause persistent states like the RNG state to be advanced than they would without checkpointing. By default, checkpointing includes logic tojuggle the RNG state such that checkpoi...
https://github.com/prigoyal/pytorch_memonger/blob/master/tutorial/Checkpointing_for_PyTorch_models.ipynb 9. 使用梯度积累 增加 batch 大小的另一种方法是在调用 optimizer.step() 之前在多个. backward() 传递中累积梯度。 Hugging Face 的 Thomas Wolf 的文章《Training Neural Nets on Larger Batches: ...