学习率 learning rate:一定条件下,Batch size越大训练效果越好,梯度累积则模拟了batch size增大的效果,如果accumulation steps为4,则Batch size增大了4倍,根据ZOMI的经验,使用梯度累积的时候需要把学习率适当放大。 归一化 Batch Norm:accumulation steps为4时进行Batch size模拟放大效果,和真实Batch size相比,数据的分...
neural_nums = 256 batch_size = 16 net = MLP(neural_nums, layer_nums) net.initialize() inputs = torch.randn((batch_size, neural_nums)) #normal:mean=0, std=1 output = net(inputs) print(output) 这个结果可以发现,在30层得时候,神经网络得输出就成了nan,这说明网络出现了问题,导致后面输出...
default=-1,type=int)FLAGS=parser.parse_args()local_rank=FLAGS.local_rank## DDP:DDP backend初始化torch.cuda.set_device(local_rank)dist.init_process_group(backend='nccl')## 假设我们有一些数据n_sample=100n_dim=10batch_size=25X=torch.randn(n...
以单机4卡为例,当接到一个batch size=128的数据时,卡0会将128的个数分成32*4,然后将模型拷贝到1～3卡,分别推理32个数据后,然后在output_device(默认为卡0)上进行输出汇总,因为每次推理都会需要进行模型的拷贝,整体效率较低。 注意: 当使用DP的时候,会发现卡0的显存占用会比其他的卡更多,原因便在于默认情况...
很多的 loss 函数都有size_average和reduce两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。 (1)如果 reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 losssum ...
接着，执行 all-reduce 操作，此时每个工作进程从其余工作进程获取梯度并取平均。这样一轮下来，每个工作进程上的梯度都是相同的，且都是全局梯度，接着优化器再用这些梯度来更新模型参数。我们可以看到，每个 GPU 上都保留完整副本会消耗大量的显存，这限制了该方法所能支持的 batch size 以及模型尺寸。FSDP 通过让...
前后batch的对应位置数据其实是不连续的,当batch_size增大后这个问题会更加明显。而现有的深度学习优化框架下,每一个batch下的数据计算是并行的,把整个batch的数据计算完成之后,才会进行back propagation,然后再使用下一个batch的数据做forward。 实际上,我们想要保证的“连续性”,是前后batch对应位置数据的连续性,还是...
第四步:在每个GPU上并行的做forward pass,得到每个sub-minibatch的输出 第五步:GPU(0)把所有GPU的输出gather到自己这里,计算loss 第六步:GPU(0)把loss scatter到其他GPU,分别进行backward pass计算梯度 第七步:GPU(0)把梯度集中起来进行reduce,计算出梯度的总和 ...
对于一般的视觉任务比如分类，分布式训练的时候，单卡的batch size也足够大了，所以不需要在计算过程中...
model = getattr(models, opt.model)(batchsize=opt.batch_size) criterion = torch.nn.MSELoss(reduce=False) lr = opt.lf optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=opt.weight_decay) for epoch in range(opt.start_epoch, opt.max_epoch): ...