2.3.4. Multiple models scaler 一个就够,但 scale(loss) 和 step(optimizer) 要分别执行 scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() for epoch in epochs: for input, target in data: optimizer0.zero_grad() optimizer1.zero_grad() with autocast(): output0 = model0(input) output1 = model1(input)...
step(optimizer, *args, **kwargs)[来源] f="https://runebook.dev/zh-CN/docs/pytorch/amp#torch.cuda.amp.GradScaler.step">step() 执行以下两个操作: 在内部调用unscale_(optimizer)(除非 unscale_() 被明确要求optimizer早些时候迭代)。作为 unscale_() 的一部分,将检查梯度的infs / NaNs。 如果未...
optimizer = optim.SGD(params=model.parameters(), lr=0.1)# 等间隔调整学习率,每训练step_size个epoch,lr*gamma# scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)# 多间隔调整学习率,每训练至milestones中的epoch,lr*gamma# scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=...
torch.distributed.barrier() args.iteration=load_checkpoint(model,optimizer,lr_scheduler) torch.distributed.barrier() else: args.iteration=0 #WeonlysupportlocalDDPwithmultiplemicro-batches. iflen(model)>1ormpu.get_pipeline_model_parallel_world_size()>1: assertargs.DDP_impl=='local' #getmodelwithout...
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 ...
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...
buffer : 在反向传播过程之中不需要被optimizer更新的参数。我们可以通过model.buffers()得到这些参数。 2.2.1 _build_params_for_reducer 具体_build_params_for_reducer 就为reducer建立参数,逻辑大致如下: 遍历_module_copies,得到(module, parameter)列表 modules_and_parameters,这些参数是需要求导的,不能在忽略列...
Lion optimizer (w/ multi-tensor option) added (https://arxiv.org/abs/2302.06675) gradient checkpointing works with features_only=True Introduction PyTorch Image Models (timm) is a collection of image models, layers, utilities, optimizers, schedulers, data-loaders / augmentations, and reference ...
model.compile(loss='mse', optimizer='adam') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 一维CNN模型期望数据具有形状为[样本,时间步长,特征],其中特征相当于图片的通道数量,本例中,特征数为1,因为样本中只有一个时间序列。 # reshape input data into [samples, timesteps, features] ...
forepochintqdm(range(num_epochs)): # loop over the dataset multiple times train_loss=train(model, tokenizer, train_loader, optimizer, criterion, device, max_grad_norm=10.0, DEBUGGING_IS_ON=False) val_loss=evaluate(model, val_loader, criterion, device) ...