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_dict(), 'optimizerA_state_dict': optimizerA.state_dict()...
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...
这样配置后,创建的优化器和调度器保持原有设置,但追踪器获得了对它们的引用。此外,应保留optimizer.step(),但需要从训练循环中移除scheduler.step()。最后一个必要修改是将验证分数传递给追踪器。对于MNIST示例,在test函数中添加以下代码:model,...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 准备数据 data = torch.randn(32, 10) target = torch.randint(0, 3, (32,)) # 训练过程 for epoch in range(100): optimizer.zero_grad() # 前向计算 output = model(data) # 计算损失 loss = criterion(output, target) # 反向传播 loss...
() #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_...
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)print(f"Test accuracy: {test_acc:.4f}") ...
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...
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...
optimizer.zero_grad() # 清除历史梯度 outputs = net(images) # 正向传播 loss = loss_function(outputs, labels) # 计算损失值 loss.backward() # 方向传播 optimizer.step() # 更新优化器参数 running_loss += loss.item() train_bar.desc = "train epoch [{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch +...
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 -...