写一个循环调度,实现模型训练的迭代和进化 数据集的准备和模型定义部分就是前两小节所述内容;而损失函数,简单需求可以依据PyTorch提供的常用损失函数,而更为复杂和个性化的损失函数则继承Module类的方式来加以自定义实现;优化器部分则无太多“花样”可言,一般直接调用内置的优化器即可,例如Adam、SGD等等。 这些操作结合...
classMoE(nn.Module):def__init__(self,trained_experts):super(MoE,self).__init__()self.experts=nn.ModuleList(trained_experts)num_experts=len(trained_experts)# Assuming all experts have the same input dimension input_dim=trained_experts[0].layer1.in_features ...
class SinusoidalPosEmb(nn.Module):def __init__(self, dim, theta=10000):super().__init__()self.dim = dimself.theta = theta def forward(self, x):device = x.devicehalf_dim = self.dim // 2emb = math.log(self.theta) / (half_dim - 1)em...
(data_loader): data, target = tensor# Specify features and labels in a tensoroptimizer.zero_grad()# Reset optimizer stateout = model(data)# Pass the data through the networkloss = loss_criteria(out, target)# Calculate the losstrain_loss += loss.item()# Keep a running total of loss ...
•zero_grad():清空所管理参数的梯度, 这里注意Pytorch有一个特性就是张量梯度不自动清零 •step():执行一步更新 class Optimizer(object):def zero_grad(self):for group in self.param_groups:for p in group['params']:if p.grad is not None:p.grad.detach_()p.grad.zero_() ...
遥想当年，AlphaGo的Master版本，在完胜柯洁九段之后不久，就被后辈AlphaGo Zero(简称狗零) 击溃了。从一只完全不懂围棋的AI，到打败Master，狗零只用了21天。而且，它不需要用人类知识来喂养，成为顶尖棋手全靠自学。如果能培育这样一只AI，即便自己不会下棋，也可以很骄傲吧。于是，来自巴黎的少年Dylan Djian (简称...
# Create the MoE model with the trained experts moe_model = MoE([expert1, expert2,expert3]) # Train the MoE model optimizer_moe = optim.Adam(moe_model.parameters(),lr=learning_rate) for epoch in range(epochs): optimizer_moe.zero_grad() outpu...
net.add_module("fc", nn.Sequential(d2l.FlattenLayer(), nn.Linear(fc_features, fc_hidden_units), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(fc_hidden_units, fc_hidden_units), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(fc_hidden_units, 10) ...
def eval(self): r""" Returns: Module: self """ return self.train(False) 11、清空操作zero_grad() def zero_grad(self): r"""Sets gradients of all model parameters to zero.""" for p in self.parameters(): # 判别此param是否含有grad if p.grad is not None: p.grad.detach_() p.gra...
ZeRO-Offload 是一种将优化器状态卸载到主机CPU的技术。 ZeRO-Stage 是一种将优化器状态分割到多个GPU上的技术。 ZeRO-Memory 是一种将模型分割到多个GPU上的技术。 Deepspeed是一个为PyTorch实现ZeRO优化的库。它提供了一个简单的API来在您的PyTorch模型中启用ZeRO优化。它还支持混合精度训练、梯度累积等其他优化。