冻结模型的部分层参数,在pl中通过设置model.parameter()的参数requires_grad=False,例如一些研究表明bert保留最后四层,效果不会下降太多。为了提升模型训练、推理速度可以冻结前几层的参数 使用梯度累加,在pl中通过设置trainer的参数accumulate_grad_batches 6 小结 本文简要介绍了分布式训练基础知识,和Pytorch-Lightning框架...
decoder = Decoder() class CIFAR10Classifier(LightningModule): def __init__(self): #初始化预训练LightningModule self.feature_extractor = AutoEncoder.load_from_checkpoint(PATH) self.feature_extractor.freeze() # 冻结参数 # autoencoder 输出100维度特征,CIFAR-10有10个类别 self.classifier = nn.Linear...
下面使用resnet18为例的将1000类改为4类,但是仅改变最后一层的模型参数,不改变特征提取的模型参数,注意先冻结模型参数的梯度,再对模型输出部分的全连接层进行修改,这样修改后的全连接层的参数就是可计算梯度的。 import torchvision.models as models # 冻结参数的梯度 feature_extract = True model = models.resn...
在PyTorch中实现，输出结果。参数冻结方法在训练模型中，确保部分参数不更新，通过设置requires_grad属性为False或者对optimizer更新参数进行筛选。冻结参数方法一：设置部分参数不被更新，方法二：指定需要更新的参数，避开不更新参数。通过过滤指定参数避免模型训练中无谓的参数更新。参数冻结时，查看被冻结参数和...
其中LightningModule 是我们熟悉的 torch.nn.Module 的子类,可以通过 print(isinstance(pl.LightningModule(), torch.nn.Module)) 1. 来验证。这意味着该类同样需要实现 forward 方法,并可直接通过实例调用。 Trainer 则是开始执行模型训练、测试过程的类,传入一个 LightningModule 和对应控制参数来实例化即可开始训练...
将ConvNet 作为固定特征提取器:在这里,您会“冻结”网络中除最后几层(通常是完全连接的层,也称为“头部”)之外的所有参数的权重。这些最后的层将被新的层替换,并用随机权重初始化,只有这些层会被训练。 微调ConvNet:不是随机初始化,而是使用预训练网络初始化模型,然后训练过程与通常情况下不同数据集的训练相同...
前文代码提到了一些与混合精度训练相关的成员变量,这里就是把32,16位参数分别进行分区操作,也会相应做offload操作。..._fp16_shard:在混合精度模式下,我们在计算设备上维护一个降低精度(通常是FP16)的参数分片,用于在前向/后向传递中执行计算。...因为前面分析过,这里只是把相关代码摘录,代码会依据各种配置进行...
2700+ pytorch-lightning: 面向ML研究人员的轻量级PyTorch包装器。缩放模型,少写样板。 1000- Tor10: 基于pytorch为量子模拟设计的通用张量网络库。 2500+ tensorwatch: 针对Python机器学习与数据科学的调试、监控与可视化。 1000- wavetorch: 波动方程的数值求解与反传播。 arxiv.org/abs/1904.12831 1000- diffdist:...
14600+ pytorch-lightning: 面向ML研究人员的轻量级PyTorch包装器。缩放模型,少写样板。 1000- Tor10: 基于pytorch为量子模拟设计的通用张量网络库。 3100+ tensorwatch: 针对Python机器学习与数据科学的调试、监控与可视化。 1000- wavetorch: 波动方程的数值求解与反传播。 arxiv.org/abs/1904.12831 1000- diffdist:...