def zero_grad(self, set_to_none: bool = False): r"""Sets the gradients of all optimized :class:`torch.Tensor` s to zero. Arguments: set_to_none (bool): instead of setting to zero, set the grads to None. This is will in general have lower memory footprint, and can modestly ...
要实现这一优化,只需将 optimizer.zero_grad 调用的 set_too_none 设置为 True: optimizer.zero_grad(set_to_none=True) 在我们的例子中,这种优化并没有在提高我们的性能方面有意义。 优化#6:自动混合精度 GPU 内核视图显示 GPU 内核的活动时间,是提高 GPU 利用率...
训练10、将batch size设置为8的倍数,最大化GPU内存的使用 11、前向的时候使用混合精度(后向的使用不用) 12、在优化器更新权重之前,设置梯度为None,model.zero_grad(set_to_none=True)13、梯度积累:每隔x个batch更新一次权重,模拟大batch size的效果 推理/验证14、关闭梯度计算 CNN (卷积神经网络) 特有的15、...
1.1 cuda(device=None) 1.2 cpu() 1.3 eval() 1.4 train(mode=True) 1.5 load_state_dict(state_dict, strict=True) 1.6 to(*args, **kwargs) 1.7 zero_grad(set_to_none=False) 2. class torch.nn.Sequential() 3. class torch.nn.ModuleList(modules=None) 3.1 append(module) 3.2 extend(module)...
11. 设置梯度为 None 而不是 0 梯度设置为. zero_grad(set_to_none=True) 而不是 .zero_grad。这样做可以让内存分配器处理梯度,而不是将它们设置为 0。正如文档中所说,将梯度设置为 None 会产生适度的加速,但不要期待奇迹出现。注意,这样做也有缺点,详细信息请查看文档。
if set_to_none: p.grad = None else: if p.grad.grad_fn is not None: p.grad.detach_() else: p.grad.requires_grad_(False) p.grad.zero_() 4 参数的转换或转移 nn.Module 实现了如下 8 个常用函数将模块转变成 float16 等类型、转移到 CPU/ GPU上。
defzero_grad(self,set_to_none:bool=False)->None:ifgetattr(self,'_is_replica',False):warnings.warn("Calling .zero_grad() from a module created with nn.DataParallel() has no effect. ""The parameters are copied (in a differentiable manner) from the original module. ""This means they are...
target).data[0] pred = output.data.max(1)[1] # get the index of the max log-probability correct += pred.eq(target.data).cpu().sum() test_loss /= len(data_loader) # loss function already averages over batch size acc = correct / len(data_loader.dataset) print('\\nTest set: ...
To revert to the old behavior, pass in zero_grad(set_to_none=False). 1.132.0 >>> import torch >>> from torch import nn >>> module = nn.Linear(2,22) >>> i = torch.randn(2, 2, requires_grad=True) >>> module(i).sum().backward() >>> module.zero_grad() >>> module....
Stack from ghstack: Add zero_grad(set_to_none=True) #42754 Add reset_grad() function Differential Revision: D23010859