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会累
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...
和 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...
highlight=no_sync#torch.nn.parallel.DistributedDataParallel.no_sync)的context manager(不加的话,第一次bp之后,各个卡上的grad此时会进行同步),最后一次则不需要加。
# Operation | New/Shared memory | Still in computation graph |tensor.clone() # | New | Yes |tensor.detach() # | Shared | No |tensor.detach.clone()() # | New | No | br 张量拼接 '''注意torch.cat和torch.stack的区别在于torch.cat沿着给定的维度拼接,而...
SHARDED_STATE_DICT fsdp_sync_module_states: true fsdp_use_orig_params: true machine_rank: 0 main_training_function: main mixed_precision: 'no' num_machines: 1 num_processes: 4 rdzv_backend: static same_network: true tpu_env: [] tpu_use_cluster: false tpu_use_sudo: false use_cpu: fa...
Fix no_sync, use_orig_params=True, mixed precision, sharded (#92874) Fix input grad propagation when using param mixed precision (#90921) Fix _mp_shard in record_stream (#91096) Fix "use-after-free" in reshard logic (#94859) Fix clip_grad_norm_ issues (#94835), (#86337) Fix ...
self.sync_every = 1e4 # no. of experiences between Q_target & Q_online sync def learn(self): if self.curr_step % self.sync_every == 0: self.sync_Q_target() if self.curr_step % self.save_every == 0: self.save() ...
torch.ao.quantization.pt2e.graph_utils.get_control_flow_submodulesis no longer public (#141612) We are planning to make all functions undertorch.ao.quantization.pt2e.graph_utilsprivate. This update marksget_control_flow_submodulesas a private API. If you have to or want to continue usingget...
size 太小(<8)时用batch_norm会导致训练不稳定, 除非你用以下所说的 APEX 来实现多 GPUsync_bn...