from torch.optim.lr_scheduler import PolynomialLRscheduler = PolynomialLR(optimizer, total_iters = 8, # The number of steps that the scheduler decays the learning rate. power = 1) # The power of the polynomial.下图为power= 1时的学习率衰减结果。power= 1时，学习率衰减如下所示。7、Cos...
针对稀疏张量的一种“阉割版”Adam优化方法。 only moments that show up in the gradient get updated, and only those portions of the gradient get applied to the parameters 10 torch.optim.LBFGS class torch.optim.LBFGS(params, lr=1, max_iter=20, max_eval=None, tolerance_grad=1e-05, toleranc...
[1] Loshchilov, I., & Hutter, F. (2016). Sgdr: Stochastic gradient descent with warm restarts.arXiv preprint arXiv:1608.03983. [2] Singer, P. & Babakhin, Y. (2022) Practical Tips for Deep Transfer Learning. In: Kaggle Days Paris 2022. [3] Smith, L. N., & Topin, N. (2019)...
2. GradScaler 梯度缩放(gradient scaling)有助于防止在使用混合精度进行训练时,出现梯度下溢,也就是在 FP16 下过小的梯度值会变成 0,因此相应参数的更新将丢失。同样的道理,如果网络中有过小的值,比如防止出现除零而加入的 eps 值如果过小(比如 1e-8),也会导致除零错误出现。 为了防止下溢,梯度缩放将网络的...
gamma=0.5)# Multiplicative factoroflearning rate decay 2、MultiStepLR MultiStepLR -类似于StepLR -也通过乘法因子降低了学习率,但在可以自定义修改学习率的时间节点。 代码语言:javascript 复制 from torch.optim.lr_schedulerimportMultiStepLR scheduler=MultiStepLR(optimizer,milestones=[8,24,28],# Listofepo...
gamma = 0.5) # Multiplicative factor of learning rate decay 2、MultiStepLR MultiStepLR -类似于StepLR -也通过乘法因子降低了学习率,但在可以自定义修改学习率的时间节点。 from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR scheduler = MultiStepLR(optimizer, ...
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...
(dataset,batch_size=args.batch_size,num_workers=0,pin_memory=True,sampler=sampler,shuffle=False,collate_fn=None,)ifnotargs.distributed:grads=[]# ACC_STEPS same as GPU as we need to divide the loss by this number# to obtain the same gradient as from multiple GPUs that are# averaged ...
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。
step_size =4,# Period of learning rate decaygamma =0.5)# Multiplicative factor of learning rate decay 2、MultiStepLR MultiStepLR -类似于StepLR -也通过乘法因子降低了学习率,但在可以自定义修改学习率的时间节点。 fromtorch.optim.lr_scheduler import MultiStepLRscheduler= MultiStepLR(optimizer,mileston...