Bug description Seehttps://unsloth.ai/blog/gradientfor in depth explanation, andthis PRfor how huggingface fixed it. I verified that I see worse performance with gradient accumulation than multiple devices, so I
pytorch_lightning 全局种子 Pytorch-Lightning中的训练器—Trainer Trainer.__init__() 常用参数 硬件加速相关选项 额外的解释 这里max_steps/min_steps中的step就是指的是优化器的step(),优化器每step()一次就会更新一次网络权重 梯度累加(Gradient Accumulation):受限于显存大小,一些训练任务只能使用较小的batch_siz...
梯度累积(Gradient Accumulation)是一种在计算资源有限的情况下,模拟较大批量大小的技术。通过多次执行前向传播、反向传播和优化步骤,将梯度累积起来,以获得与较大批量大小相同的效果。 下面是一个使用梯度累积的示例代码: # 清除上一步的梯度 optimizer.zero_grad() # 16次梯度累积步骤 scaled_loss = 0 for accum...
* Callback几乎可以使用上面`LightningModule`中所有和流程位置有关的hooks。而每个函数都至少接受两个输入:`Trainer`和`LightningModule`。 ```python from pytorch_lightning import Trainer, LightningModule def on_MODE_STATE(self, trainer: Trainer, pl_module: LightningModule): pass ``` 此外,对于上文中提...
通过根据deviceIterations/replicationFactor/gradientAccumulation选项自动设置总批尺寸,这与上述批处理语义协同工作。这让用户免于必须更改数据集上的任何其他参数。 gist.github.com/davors7 使用PopTorch和PyTorch Lightning的模型并行配置 有时,除了数据并行配置之外,开发人员可能还希望在模型并行配置中运行他们的模型。为此...
class GradientAccumulationScheduler(Callback): 4 changes: 2 additions & 2 deletions 4 pytorch_lightning/core/__init__.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -335,8 +335,8 @@ def test_dataloader(self): """ from .decorators import data_loader from .lightning impor...
Use gradient accumulation when you are limited by GPU size but need larger batch sizes. This accumulates gradients over four batches before updating weights: trainer = L.Trainer(accumulate_grad_batches=4) Powered By Code organization Separate model architecture from training logic. Keep your Lightni...
该方法主要是为了规避GPU内存的限制,但对其他.backward()循环之间的取舍我并不清楚。fastai论坛上的讨论似乎表明它实际上是可以加速训练的,因此值得一试。详情查看GitHub托管的rawgradient_accumulation.py。 10.多GPU分布式训练 通过分布式训练加快模型速度的一种简单的方法是使用torch.nn.DistributedDataParallel而不是torch...
N-Bit Precision (Intermediate) — PyTorch Lightning 2.0.2 documentation 这里,我们有两种办法可以来设置: 方案1:直接在main.py里面进行修改, 将 trainer = Trainer.from_argparse_args(trainer_opt,**trainer_kwargs) 替换为 trainer = Trainer.from_argparse_args(trainer_opt, precision=16,**trainer_kwargs...
PyTorch Lightning Lightning 可帮助大家精简冗余代码并轻松集成高效优化策略。它还能让切换到分布式训练或混合精度变得轻而易举。例如,Lightning Trainer 可以为大家处理整个训练循环。这包括自动启用/禁用分级,通过将批次和计算放在正确的设备上,更好地协调多 GPU 训练,以及其他各种优化。一旦你的 PyTorch 代码被组织到Lig...