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...
为了用梯度检查点训练模型，只需要编辑train_model函数。def train_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 tqdm(train_dataloader): images, target = ...
梯度检查点(gradient checkpointing)的工作原理是从计算图中省略一些激活值(由前向传播产生,其中这里的”一些“是指可以只省略模型中的部分激活值,折中时间和空间,陈天奇在它的论文中Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost使用了如下动图的方法,即前向传播的时候存一个节点释放一个节点,空的那个等需要用的时...
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...
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...
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梯度。
8. 使用梯度 / 激活 checkpointing 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() ...
outputs = run_function(*args)returnoutputs@staticmethoddefbackward(ctx, *args):ifnottorch.autograd._is_checkpoint_valid():raiseRuntimeError("Checkpointing is not compatible with .grad() or when an `inputs` parameter"" is passed to .backward(). Please use .backward() and do not pass its ...
Checkpointing currently only supports :func:`torch.autograd.backward` and only if its `inputs` argument is not passed. :func:`torch.autograd.grad` is not supported. .. warning:: If :attr:`function` invocation during backward does anything different ...