Batch Normalization(BN)主要用于解决Internal Covariate Shift。由于训练过程中,网络各层数据x分布会发生变化(偏移),这个偏移可能是受不同batch间(或者训练集和测试集)的数据本身分布不同,或者是在训练过程,由于梯度回传,导致不同batch间各层数据分布前后不一致。 这个现象会导致模型训练更为困难,而且由于某些层数据偏...
(3) Batch Normalization / Layer Normalization 3. 训练技巧 3.1 余弦退火 + warmup 3.2 预训练权重迁移学习 3.3 采用 Label Smoothing 4. 训练加速 4.1 使用梯度累积 4.2 多 GPU 训练 5. 训练监控 5.1 使用 TensorBoard 记录训练过程 5.2 早停(Early Stopping) 在PyTorch 训练模型时,很多实践技巧(tricks)被称...
https://towardsdatascience.com/7-tips-for-squeezing-maximum-performance-from-pytorch-ca4a40951259 其中有加速训练的技巧。PyTorch Lightning已经处理了上面默认的一些点。 Hugging Face的Thomas Wolf有很多关于加速深度学习的有趣文章,其中特别关注语言模型。 Sylvain Gugger和Jeremy Howard也有一些文章: 关于学习率策略...
我想使用pytorch-lightning将模型权重保存到mlflow跟踪。pytorch-lightning支持。但是,似乎不支持将模型权重保存为mlflow上的工件。一开始,我计划重写类来做这件事,但我发现这对我来说很困难,因为复杂的Mixin操作。有谁知道实现它的简单方法吗? 浏览61提问于2019-12-03得票数 4 3回答 我试图理解神经网络训练中的“时...
最近,我一直在寻找方法来加快我的研究和管理我的实验,特别是围绕着写训练管道和管理实验配置文件这两个方面,我发现这两个新项目叫做PyTorch Lightning和Hydra。PyTorch Lightning可以帮助你快速编写训练管道,而Hydra可以帮助你有效地管理配置文件。 PyTorch Lightning:https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning ...
4、利用PyTorch构建卷积神经网络(Convolution层、BatchNormalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等) 5、案例讲解: (1)CNN预训练模型实现物体识别 (2)利用卷积神经网络抽取抽象特征 (3)自定义卷积神经网络拓扑结构 6、实操练习 7、PyTo...
增加batch大小的另一种方法是在调用optimizer.step()之前,在多个.backward()中累积梯度。 在Hugging Face的实现中,梯度累加可以实现如下: model.zero_grad() # Reset gradients tensors for i, (inputs, labels) in enumerate(training_set): predictions = model(inputs) # Forward pass ...
15.在BatchNorm之前忽略偏差 在BatchNormalization层之前关闭之前层的偏差时一种简单有效的方法。对于二维卷积层,可以通过将bias关键字设置为False实现,即torch.nn.Conv2d(..., bias=False, ...)。阅读该文档了解其原理。 与其他方法相比,该方法的速度提升是有的。
在README文件中作者对Pytorch Lightning以及其总结的模板进行了介绍,模板结构如下: 根目录下主要放两个文件:main.py和utils.py(辅助用),main.py包含三个功能:1、定义参数解析器parser,指定一些参数。2、callback函数设置:自动存档,Early Stop及LR Scheduler等,在pl.Trainer中会用到。3、将模型接口,数据集接口,训练...
LightningDataModule): def __init__(self, data_dir = "./data", batch_size = 64): # Define any custom user-defined parameters super().__init__() self.data_dir = data_dir self.batch_size = batch_size self.transform_train = transforms.Compose( [ transforms.RandomCrop(32, padding=4)...