statistics ▪ norm (范数) ▪ mean,sum (平均值,求和) ▪ prod (累乘) ▪ max, min, argmin, argmax ▪ kthvalue, topk(第k大) # norm(范式) 这里面有一范式和二范式。 一范式: $$||x||_1=\sum_k|
问在PyTorch中嵌入创建了具有大于max_norm的范数的嵌入EN很多 Java web 应用和服务，包括开源的和商业化...
scaler.unscale_(optimizer)# Since the gradientsofoptimizer's assigned params are unscaled,clipsasusual:torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),max_norm)# optimizer's gradients are already unscaled,so scaler.step does not unscale them,# although it still skips optimizer.step()ifthe g...
O0:纯FP32训练,可作为accuracy的baseline; O1:混合精度训练(推荐使用),根据黑白名单自动决定使用FP16(GEMM,卷积)还是FP32(softmax)进行计算。 O2:几乎FP16,混合精度训练,不存在黑白名单 ,除了bacthnorm,几乎都是用FP16计算; O3:纯FP16训练,很不稳定,但是可以作为speed的baseline; 动态损失放大(dynamic loss sc...
将 nn.LayerNorm 或 nn.GELU 等操作序列融合成一个单一的 GPU 内核；融合紧跟在矩阵乘法内核之后的操作，以减少 GPU 内核调用的数量。通过这些优化，该研究减少了 GPU 全局内存往返次数（roundtrips），从而加快了推理速度。我们现在可以在 SAM 的图像编码器上尝试 torch.compile。为了最大限度地提高性能，本文使用了...
optimizer.zero_grad() with autocast(): #前后开启autocast output=model(input) loss = loss_fn(output,targt) scaler.scale(loss).backward() #为了梯度放大 scaler.unscale_(optimizer) torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm) scaler.step(optimizer) scaler.update() #准备着,...
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm) scaler.step(optimizer) scaler.update() #准备着,看是否要增大scaler 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. unscale_()是可选的,用于需要修改或检查后向传递和 step() 之间的梯度的情况...
def train(model, tokenizer, data_loader, optimizer, criterion, device, max_grad_norm=1.0, DEBUGGING_IS_ON=False):model.train()total_loss = 0for batch in data_loader:optimizer.zero_grad() input_data = batch['input_ids'].clone().to(de...
组归一化(Group Norm):这种归一化技术是批归一化的一种变体,用于控制内部协变量偏移,特别适用于小批量大小的情况。 ReLU激活函数:这是一种非线性激活函数,它允许模型捕获输入数据中的复杂模式和非线性关系。 3x3“same”卷积:这种卷积操作保持输出特...
另外，在加速方面，重写 gpu kernel 之后，softmax 和 log_softmax 的速度能实现 4-256 倍的提升；在分布式 AllReduce 中，能实现 2.5-3 倍的性能提升；torch.norm 函数的 backward 能实现 1.5 倍的加速；pack_padded_sequence 的性能也有提升。雷锋网 AI 科技评论编译整理，具体的介绍可以参加说明文档，里面...