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、...
分布式训练文档地址:https://pytorch.org/tutorials/beginner/dist_overview.html 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...
1. class torch.nn.Module 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...
在反向传播计算梯度之前对上一次迭代时记录的梯度清零,参数set_to_none 设置为 True 时会直接将参数梯度设置为 None,从而减小内存使用, 但通常情况下不建议设置这个参数,因为梯度设置为 None 和0 在PyTorch 中处理逻辑会不一样。 def zero_grad(self, set_to_none: bool = False): r"""Sets the gradients...
def train(batch_size: int=64,num_time_steps: int=1000,num_epochs: int=15,seed: int=-1,ema_decay: float=0.9999,lr=2e-5,checkpoint_path: str=None):set_seed(random.randint(0, 2**32-1)) if seed == -1 else set_seed(...
回忆一下之前forward的代码:self.net2(x.to('cuda:1'))。这两行代码确保标签与输出在同一设备 cuda:1' 上。 初始化之后如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 +---++---+|cuda:0||cuda:1|||net1(x)||net2(x)|||+---++---+ forward 操作和设定label之后如下,现在输出和l...
(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2)correct = 0total = 0with torch.no_grad():for data in testloader:images, labels = dataimages, labels = images.to(device), labels.to(device)outputs = net(images)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)total += labels.size(0)...
set_seed(1) # 设置随机种子#构建可学习参数weight = torch.randn((2, 2), requires_grad=True)weight.grad = torch.ones((2, 2))#传入可学习参数,学习率设置为1optimizer = optim.SGD([weight], lr=0.1) (2)step(): 一次梯度下降更新参数 ...
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: ...