How to Use PyTorch Hooks What are Hooks?Hooks实际上在软件工程中很常见——并不是PyTorch独有的。一般来说,“钩子”是在特定事件之后自动执行的函数。您可能在现实世界中遇到的一些钩子示例: 网站在您访问N个不… yanwa...发表于AI约读社 PyTorch框架之hook简介 在PyTorch 的 nn.Module 中,hook 类是一种...
接着将这个梯度1接续传递给第二个注册的lambda hook函数,会将输入梯度乘以2,在调用完pre_hooks中的函数之后,把这个梯度2传递给backward函数,将梯度2分别乘以4和6得到两个输出8和12 12会被传递给叶子张量d的AccumulateGrad节点,同时该节点会检查所关联的张量是否有注册反向的hook,若没有注册,就直接把梯度保存到grad...
注意CUDA、pytorch、cuDNN、python、显卡驱动、系统的版本匹配,不要用最新版本,要用 LTS 版本,以防其中一方无匹配版本(在 pytorch 官网指令下载的 cuda 和 pytorch 版本匹配,若与显卡驱动版本不匹配可查看历史版本)。 在虚拟环境中下载对应版本的 pytorch 和一些所需要的库:numpy、pandas、matplotlib... ...
所以在⾃定义含模型参数的层时,我们应该将参数定义成 Parameter classMyListDense(nn.Module):def__init__(self):super(MyListDense, self).__init__() self.params = nn.ParameterList([nn.Parameter(torch.randn(4,4))foriinrange(3)]) self.params.append(nn.Parameter(torch.randn(4,1)))defforwa...
这两个张量的修剪版本将存在作为模块属性,并且模块现在将有两个forward_pre_hooks。print(list(module.named_parameters())) [('weight_orig', Parameter containing: tensor([[[ 0.1529, 0.1660, -0.0469, 0.1837, -0.0438], [ 0.0404, -0.0974, 0.1175, 0.1763, -0.1467], [ 0.1738, 0.0374, 0.1478, 0.027...
param_groups:管理的参数组,是一个 list,其中每个元素是字典,包括 momentum、lr、weight_decay、params 等。 _step_count:记录更新 次数,在学习率调整中使用 方法: zero_grad():清空所管理参数的梯度。由于 PyTorch 的特性是张量的梯度不自动清零,因此每次反向传播之后都需要清空梯度。
self._load_state_dict_pre_hooks=OrderedDict()# load state_dict 前会被调用的 hook self._modules=OrderedDict()# 子神经网络模块 各个成员变量的功能在后面还会继续提到,这里先在注释中简单解释。由源码的实现可见,继承 nn.Module 的神经网络模块在实现自己的 __init__ 函数时,一定要先调用 super().__init...
本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。 本文介绍数据并行DP/DDP/Horovod 之中的优化器。 PyTorch分布式其他文章如下: 深度学习利器之自动微分(1) 深度学习利器之自动微分(2) ...
处理之后,named_parameters将包含weight_orig和bias_orig,buffers将包含weight_mask和bias_mask,裁剪后最终的只存放在module的attributes,对应两个forward_pre_hooks print(list(module.named_parameters())) 1. 输出结果: Output exceeds the size limit. Open the full output data in a text editor ...
*To see a full list of public feature submissions click here. BETA FEATURES [Beta] CuDNN backend for SDPA The cuDNN "Fused Flash Attention" backend was landed for torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention. On NVIDIA H100 GPUs this can provide up to 75% speed-up over FlashAttention...