# 在进程0中打印平均lossif is_main_process():data_loader.desc = "[epoch {}] mean loss {}".format(epoch, round(mean_loss.item(), 3)) ifnot torch.isfinite(loss):print('WARNING: non-finite loss, ending training ', loss)sys.exit(1) opt...
# define the training stepdef train_step(inputs, label, model, optimizer, criterion):with torch.autocast(device_type='cuda', dtype=torch.bfloat16):outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, label)optimizer.zero_grad(set_to_none=True)loss...
2.堆叠的单机多卡 torchrun --rdzv-backend=c10d # 这个参数官方推荐c10d,具体原理暂时不知 --rdzv-endpoint=localhost:0 # rendezvous backend的运行节点,格式为host:port --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS YOUR_TRAINING_SCRIPT.py (--arg1 ... train script args...) 3.错误容忍的多机多卡(...
9、使用梯度累积。另一种增加批次大小的方法是在调用optimizer.step()之前，在多个.backward()通道中累积梯度。这个方法主要是为了规避GPU内存限制而开发的，但不清楚是否有额外的.backward()循环之间的权衡。10、使用DistributedDataParallel进行多GPU训练。加速分布式训练的方法可能需要单独写一篇文章，但一个简单的方法是...
增加 batch 大小的另一种方法是在调用 optimizer.step() 之前在多个. backward() 传递中累积梯度。 Hugging Face 的 Thomas Wolf 的文章《Training Neural Nets on Larger Batches: Practical Tips for 1-GPU, Multi-GPU & Distributed setups》介绍了如何使用梯度累积。梯度累积可以通过如下方式实现： model.zero_...
类似NAS这种动态子图,且你的优化器设置了momentum等除了grad以外其他需要参与梯度更新的参数时需要特别注意:在pytorch中,required_grad=False的参数在进行参数更新的时候,grad为None,所以torch中优化器的step中有一个p.grad is not None的判断用来跳过这些参数: ...
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(LEARNING_RATE).minimize(y, global_step=global_step) 示例: import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState # 假设我们要最小化函数 y=x^2 , 选择初始点 x0=5 TRAINING_STEPS = 100 ...
training_step(x, y) ... 在Lightning中,你无需指定一个训练循环,只需定义dataLoaders,训练器便会在需要时调用它们。 2. DataLoaders中的进程数 加快速度的第二个秘诀在于允许批量并行加载。所以,你可以一次加载许多批量,而不是一次加载一个。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # slow ...
3.training_step(self,batch) 在这个函数中,我们定义了模型的一个训练步骤,该步骤接收一批数据并返回损失。 对于给定的批次,我们将输入和目标分开,这里是图像及其标签。输入通过使用“self”关键字调用的 forward 函数传递,以获得输出。 将适当的损失函数应用于输出和目标以计算损失。
(out, target)# Calculate the losstrain_loss += loss.item()# Keep a running total of loss for each batch# backpropagate adjustments to weights/biasloss.backward() optimizer.step()#Return average loss for all batchesavg_loss = train_loss / (batch+1) print('Training set: Average loss: {...