在每一个迭代训练的Forward过程中:nn.DataParallel都自动将输入按照GUP数量进行split;然后复制模型参数到各个GPU上;分别进行正向计算后将得到网络输出output_x;最后将结果concat拼接到一起送往0号卡中。 在Backward过程中:先由0号卡计算loss函数,通过loss.backward()得到损失函数相于各个gpu输出结果的梯度grad_l1... g...
在__init__中,我们将权重矩阵初始化为nn.Parameter对象,使PyTorch能够在训练过程中自动跟踪和更新它们。 forward方法以简洁的方式实现了整个自注意力过程。 我们使用@运算符进行矩阵乘法,这等同于torch.matmul。 缩放因子self.d_out_kq**...
with open(txt_fname, 'r') as f: filenames = f.read().split() images = [os.path.join(root, 'JPEGImages', i + '.jpg') for i in filenames] labels = [os.path.join(root, 'SegmentationClass', i + '.png') for i in filenames] return images, labels # file list 1. 2. ...
from torch import nnclass Network(nn.Module):def __init__(self, split_gpus=False): super().__init__() self.module1 = ... self.module2 = ... self.split_gpus = split_gpus if split_gpus: #considering only two gpus self.module1.cuda(0) self.module2.cuda(...
def forward(self, x): x = self.proj(x) _, _, H, W = x.shape x = x.flatten(2).transpose(1, 2) x = self.norm(x) return x, H, W 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 2.Self-Attention模块 ...
(-stdv,+stdv)defforward(self,input,state):old_h,old_cell=stateX=torch.cat([old_h,input],dim=1)# Compute the input,output and candidate cell gateswithoneMM.gate_weights=F.linear(X,self.weights,self.bias)# Split the combined gate weight matrix into its components.gates=gate_weights....
buffer是在forward前进行同步的,所以其实训练最后一个iter结束时,不同卡上的buffer是不一样的(虽然这个差异很小),如果需要完全一致,可以手动调用DDP._sync_params_and_buffers() 类似NAS这种动态子图,且你的优化器设置了momentum等除了grad以外其他需要参与梯度更新的参数时需要特别注意:在pytorch中,required_grad=False...
PyTorch的random_split()方法是执行训练验证分离的一种简单而熟悉的方法。请记住,在我们的示例中,我们需要将它应用到整个数据集(而不是我们在前两节中构建的培训数据集)。 然后,对于每个数据子集,我们构建一个相应的DataLoader,因此我们的代码如下: from torch.utils.data.dataset import random_split ...
return x.view(*new_shape) def forward(self, x): x = self.c_attn(x) #new `x` shape - `[1,3,2304]` q, k, v = x.split(self.d_model, dim=2) q, k, v = self.split_heads(q), self.split_heads(k), self.split_heads(v) out = self._attn(q, ...
split和chunk是用于拆分张量的类似操作。split接受每个输出张量要的大小。 例如,如果要在第 0 个维度上拆分大小为3 x 2的张量,尺寸为 1,则将得到三个大小均为3 x 2的张量。但是,如果在第 0 个维度上使用 2 作为大小,则会得到3 x 2的张量和另一个3 x 2的张量。