梯度累加 此外，DDP 无法分辨应用程序是计划在反向传播之后立即调用 optimizer.step()还是通过多次迭代累加梯度。因此，研究者需要为这个用例再引入一个接口（即 no sync）。以下是样例代码片段： 聚合通信 DDP 是在集合通信库基础上建立的，包括 3 个选项 NCCL、Gloo 和 MPI。DDP 采用了来自这三个库的
此外,DDP无法区分应用程序是否应该在向后或通过多次迭代累积梯度后立即调用optimizer.step()。因此,我们需要为这个用例引入一个额外的接口(即,no_sync )。 在内部,no_sync 的实现非常简单。上下文管理器只是在进入和退出上下文时切换一个标志,该标志在DDP的forward 功能中使用。在 no_sync 。全局未使用参数的信息也...
都会不断变化,导致输出结果的分布在不断变化,后层网络就要不停地去适应这种分布变化。用 BN 后,可以使每一层输入的分布近似不变。 防止梯度弥散:forward 过程中,逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近,(以 Sigmoid 为例),此时后面层的梯度变得非常小,不利于训练。 BN 的数学表达为: 这里引入了缩放因子 ...
梯度累计 对于DDP的ALLreduce,文章中提到进一步的改进方法,使用梯度累计来进一步减少通信次数,DDP的梯度同步在loss.backward()阶段进行,Pytorch提供了model.no_sync()接口,可以使反向传播取消梯度同步,这样我们可以选择K次迭代进行一次梯度同步,当然K不建议取的过大,代码如下。 model = DDP(model) for 每次梯度累加循环...
git clone https://github.com/pytorch/pytorchcdpytorch#if you are updating an existing checkoutgit submodule sync git submodule update --init --recursive Install Dependencies Common conda install cmake ninja#Run this command from the PyTorch directory after cloning the source code using the “Get ...
nn.SyncBatchNorm(module.num_features, module.eps, module.momentum, module.affine, module.track_running_stats, process_group) if module.affine: with torch.no_grad(): module_output.weight.copy_(module.weight) module_output.bias.copy_(module.bias) # keep requires_grad unchanged module_output....
if args.syncBN: # 使用SyncBatchNorm后训练会更耗时 model = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model).to(device)# 转为DDP模型 model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) # optimizer使用SGD+余弦淬火策...
训练参数:num_classes,epochs,batch-size,lr,lrf和单GPU脚本的训练参数是一样的,这里就不进行介绍了。但是使用多GPU会引入一个新的参数syncBN,用来同步BN的参数,这里默认设置为True,不想使用的话可以设置为False,因为使用了同步BN,对我们训练速度是有一定影响的。
github地址:https://github.com/xiezhongzhao/pytorch_extension 1. 任务定义 在人体检测的过程中,大部分新的检测算法模型都是采用pytorch框架进行训练,模型部署采用tflite方式, 由于pytorch中upsample算子实现方式和开发板
1、传入参数(num_classes;epochs;batch-size;lr;lrf;syncBN;weights;freeze-layers;device;world-size;dist-url) dist-url: 分布式训练的url ,默认是env:// 2、main方法: init_distributed_mode初始化各进程环境:(rank、world_size、gpu+启动分布式模式args.distributed为True+对当前进程set_device指定使用的GPU+...