RNG状态的存储逻辑可能会导致一定的性能损失。如果不需要确定的输出,设置全局标志(global flag)torch.utils.checkpoint.preserve_rng_state=False忽略RNG状态在checkpoint时的存取。 torch.utils.checkpoint.checkpoint(function, *args) checkpoint模型或模型的一部分
torch.utils.checkpoint.checkpoint(function, *args) 1. checkpoint模型或模型的一部分 checkpoint通过计算换内存空间来工作。与向后传播中存储整个计算图的所有中间激活不同的是,checkpoint不会保存中间激活部分,而是在反向传递中重新计算它们。它被应用于模型的任何部分。 具体来说,在正向传播中,function将以torch.no_...
torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential(functions,segments,*inputs,**kwargs) 用于在sequential model中设置检查点的辅助函数。 sequential model按顺序执行模块/函数列表。因此,我们可以将这种模型划分为不同的段,并在每个段上检查点。除最后一个段外的所有段都将以torch.no_grad()方式运行,即不存储中间激活。
这里的checkpoint_sequential仅用于顺序模型，对于其他一些模型将产生错误。使用梯度检查点进行训练，如果你在notebook上执行所有的代码。建议重新启动，因为nvidia-smi可能会获得以前代码中的内存消耗。torch.manual_seed(0)lr = 0.003# model = models.resnet50()# model=model.to(device)vgg16=models.vgg16()vgg...
checkpoint机制 这一段详细介绍了checkpoint的核心技术,也就是在非梯度模式下执行目标操作的前向传播,只保留输入和结构参数,省去了中间激活的保存。反向传播时在梯度模式下重新计算这些激活,重建这部分反向图,进而实现了梯度的正常回传 参考文献 Pytorch高效降低内存 torch.utils.checkpoint()的使用 ...
transformsimportmatplotlib.pyplot as pltimporttimeimportosimportcv2importnvidia_smiimportcopyfromPILimportImagefrom torch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.utils.checkpoint as checkpointfrom tqdmimporttqdmimportshutilfrom torch.utils.checkpoin...
torch.utils.checkpoint.checkpoint(function, *args) checkpoint模型或模型的一部分 checkpoint通过交换计算内存来工作。而不是存储整个计算图的所有中间激活用于向后计算,checkpoint不会不保存中间激活部分,而是在反向传递中重新计算它们。它可以应用于模型的任何部分。
PyTorch 构造一个Dataloader需要首先定义一个torch.utils.data.Dataset,然后定义一个 Dataloader 来从 dataset 中获取训练样本。如下所示: import os from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class SimpleDataset(Dataset): def __init__(self, count): ...
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader import torch.utils.checkpoint as checkpoint from tqdm import tqdm import shutil from torch.utils.checkpoint import checkpoint_sequential device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" %matplotlib inline import random nvidia_smi.nvmlInit() 导入训...
model.load_state_dict(torch.load(path)) #针对上述第二种以字典形式保存的方法,加载方式如下 checkpoint = torch.load(path) model.load_state_dict(checkpoint['model']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) epoch = checkpoint(['epoch']) ...