optimizerB = optim.SGD(netB.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 4)保存多个模型 # Specify a path to save to PATH = "404 Not Found" torch.save({ 'modelA_state_dict': netA.state_dict(), 'modelB_state_dict': netB.state
1,如果出现了inf或者NaN,scaler.step(optimizer)会忽略此次的权重更新(optimizer.step() ),并且将scaler的大小缩小(乘上backoff_factor); 2,如果没有出现inf或者NaN,那么权重正常更新,并且当连续多次(growth_interval指定)没有出现inf或者NaN,则scaler.update()会将scaler的大小增加(乘上growth_factor)。 使用PyTorc...
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict']) epoch = checkpoint['epoch'] loss = checkpoint['loss'] model.eval() # - or - model.train()
optimizer.optimize import optimize_gpu from taco import ModelConfig from taco import OptimizeConfig def gen_test_data(batch_size: int = 1) -> torch.Tensor: IMAGE_SIZE=224 return torch.rand(batch_size, 3, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE) # the path of torchscript model ...
Multi-GPU Training: Speed up training using multiple GPUs. PyTorch Hub Integration 🌟 NEW: Easily load models using PyTorch Hub. Model Export (TFLite, ONNX, CoreML, TensorRT) 🚀: Convert your models to various deployment formats like ONNX or TensorRT. NVIDIA Jetson Deployment 🌟 NEW: De...
State Space Models(S4):这些模型已经显示出很好的特性。它们提供了一种平衡,比rnn更有效地捕获远程依赖关系,同时比transformer更高效地使用内存。 Mamba 选择性状态空间:Mamba建立在状态空间模型的概念之上,但引入了一个新的变化。它利用选择性状态空间,支持跨...
Pytorch + DDP + ZeRO(Zero Redundancy Optimizer) 代码文件:pytorch_DDP_ZeRO.py 单卡显存占用:3.18 G 单卡GPU使用率峰值:99% 训练时长(5 epoch):596 s 训练结果:准确率95%左右 代码启动命令(单机 4 GPU) python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --nnodes=1 pytorch_DDP_ZeRO.py -...
torch.optim.lr_sheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch) 参数: gamma(float):学习率调整倍数的底数,指数为epoch,初始值我lr, 倍数为 其它参数同上。 指数衰减调整学习率:gamma=0.9 (4) 余弦退火函数调整学习率: 学习率呈余弦函数型衰减,并以2*T_max为余弦函数周期,epoch=0对应余弦型学习率调整曲...
https://github.com/prigoyal/pytorch_memonger/blob/master/tutorial/Checkpointing_for_PyTorch_models.ipynb 9. 使用梯度积累 增加batch 大小的另一种方法是在调用 optimizer.step() 之前在多个. backward() 传递中累积梯度。 Hugging Face 的 Thomas Wolf 的文章《Training Neural Nets on Larger Batches: Practi...
() #Model,optimizer,andlearningrate.使用model_provider设置模型、优化器和lr计划 model,optimizer,lr_scheduler=setup_model_and_optimizer(model_provider, model_type) #Datastuff.调用train_val_test_data_provider以获取train/val/测试数据集 ifargs.virtual_pipeline_model_parallel_sizeisnotNone: all_data_...