默认情况下,checkpoint包含了使用RNG状态的逻辑(例如通过dropout),与non-checkpointed传递相比,checkpointed具有更确定的输出。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
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 Checkpoint机制解析 Py...
datasets, models, transformsimport matplotlib.pyplot as pltimport timeimport osimport cv2import nvidia_smiimport copyfrom PIL import Imagefrom torch.utils.data import Dataset,DataLoaderimport torch.utils.checkpoint as checkpointfrom tqdm import tqdmimport shutilfrom torch.utils.checkpoint import checkpoint_...
checkpoint一种用时间换空间的策略 torch.utils.checkpoint.checkpoint(function,*args,**kwargs) 为模型或模型的一部分设置Checkpoint 。 检查点用计算换内存(节省内存)。 检查点部分并不保存中间激活值,而是在反向传播时重新计算它们。 它可以应用于模型的任何部分。 具体而言,在前向传递中,function将以torch.no_gra...
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...
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。
因为checkpoint 是在torch.no_grad()模式下计算的目标操作的前向函数,这并不会修改原本的叶子结点的状态,有梯度的还会保持。只是关联这些叶子结点的临时生成的中间变量会被设置为不需要梯度,因此梯度链式关系会被断开。 通过这样的方式,虽然延长了反向传播的时间,但是却也在一定程度上缓解了存储大量中间变量带来的显存...
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): ...
checkpoint 是 pytorch 中一种用时间换空间的显存不足解决方案,这种方法本质上减少的是参与一次训练网络整体的参数量,如下是一个实例代码。 import torch import torch.nn as nn from torch.utils.checkpoint import checkpoint # 自定义函数 def conv(inplanes, outplanes, kernel_size, stride, padding): ...
尽管checkpointing 以 torch.utils.checkpoint 方式实现,但仍需要一些思考和努力来正确地实现。Priya Goyal 写了一个很好的教程来介绍 checkpointing 关键方面。 Priya Goyal 教程地址: https://github.com/prigoyal/pytorch_memonger/blob/master/tutorial/Chec...