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...
并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。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。
在MMCV 中已经实现了梯度累加功能,其核心代码位于 mmcv/runner/hooks/optimizer.py GradientCumulativeOptimizerHook中,和 AMP 实现一样是采用 Hook 实现的。使用方法和 AMP 类似,只需要将第一节中的 Fp16OptimizerHook 替换为 GradientCumulativeOptimizerHook 或者 GradientCumulativeFp16OptimizerHook 即可。其核心实现如...
GradientCumulativeOptimizerHook 中,和 AMP 实现一样是采用 Hook 实现的。使用方法和 AMP 类似,只需要将第一节中的 Fp16OptimizerHook 替换为 GradientCumulativeOptimizerHook 或者 GradientCumulativeFp16OptimizerHook 即可。其核心实现如下所示: @HOOKS.register_module() class GradientCumulativeOptimizerHook(OptimizerHo...
Gradient checkpoint 的思路是,在前向传播过程中不保存中间激活值;在反向传播要用到的时候再重新计算。这样当然节省了显存,但中间值被计算了两遍。 Pytorch 提供了两种使用梯度检查点的方式:torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential以及torch.utils.checkpoint.checkpoint ...
🐛 Describe the bug Hello, when I am using DDP to train a model, I found that using multi-task loss and gradient checkpointing at the same time can lead to gradient synchronization failure between GPUs, which in turn causes the parameters...
For variational noise (weight noise) or weight dropout or similar things, it would be very helpful to have gradient checkpointing where we can avoid that the weights are stored twice in memory, once with the noise, once without. (Also see RF weight dropout discussion: #1518) See this curre...
滚动鼠标将页面下拉,取消选中Gradient Checkpointing。 在Optimizer中选择Torch AdamW,Mixed Precision选择fp16或者no,Memory Attention选择xformers或者no,当Mixed Precision选择fp16时,才能选择xformers。 选择训练数据集。 在Input区域的Concepts页签下,在Dataset Directory中填入云服务器ECS...
【(PyTorch)用Gradient checkpointing技术降低GPU内存开销】’pytorch-checkpoint' by Huiyu Wang GitHub: http://t.cn/EtGFDpK
Directly Load by huggingface's transformers, takeernie-1.0as an example: fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nghuyong/ernie-1.0") model = AutoModel.from_pretrained("nghuyong/ernie-1.0")