反向传播本来就是sequential的,那么就根据checkpoint分片从后往前依次算,一个checkpoint算过的中间结果就整体del掉。例如所有layer均分成3个checkpoint,那么中间激活值的显存峰值差不多就是原来的1/3,。但是也不要去分太多checkpoint,这样每个checkpoint要存输入值,那么总的初始输入值显存占用也不少。理论值 是分成 n^1...
torch checkpoint的原理可以简单概括为以下几个步骤: 1. 定义需要保存的中间结果: 在模型的前向传播过程中,我们可以通过在代码中插入torch.utils.checkpoint.checkpoint函数来标记需要保存的中间结果。这些中间结果通常是计算比较耗时的部分,比如卷积操作或者复杂的非线性变换。 2. 运行前向传播过程: 在训练过程中,我们正...
🐛 Describe the bug Hi! So this is quite straight-forward. import torch from torch.utils.checkpoint import checkpoint with torch.device('meta'): m = torch.nn.Linear(20, 30) x = torch.randn(1, 20) out = checkpoint(m, x, use_reentrant=False...
但是,逻辑无法预测用户是否将张量移动到run_fn本身内的新设备。因此,如果您将张量移动到run_fn内的一个新设备(“new”表示不属于[当前设备+张量参数设备]的集合),那么与非checkpoint传递相比,确定性输出是无法保证的。 torch.utils.checkpoint.checkpoint(function,*args,**kwargs)[source] 检查模型或者模型的一部分。
torch.utils.checkpoint.checkpoint(function,*args,**kwargs)[source] 检查模型或者模型的一部分。通过将计算变为内存来进行检查点工作。而不是存储用来计算反向传播的整个计算图的中间激活,检查部分不会保存在中间激活中,而是在反向传递中计算它们。它能应用到模型的任何一部分、特别地,在前向传播,函数将以torch.no...
fromtorch.utils.checkpointimportcheckpoint_sequential device="cuda"iftorch.cuda.is_available() else"cpu" %matplotlibinline importrandom nvidia_smi.nvmlInit() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.
🐛 Bug torch.utils.checkpoint.checkpoint fails when used with torch.cuda.amp on pytorch nightly. They both allow to reduce the memory usage so seem like a natural combination to use together. To Reproduce Here is an example program derive...
optimizerB.load_state_dict(checkpoint['optimizerB_state_dict']) modelA.eval() modelB.eval() # - 或者 - modelA.train() modelB.train() 保存的模型包含多个torch.nn.Modules时,比如GAN,一个序列-序列模型,或者组合模型,使用与保存常规检查点的方式来保存模型。也就是说,保存每个模型的state_dict和对应...
collect_state_dict(m, m.state_dict()), 'm.pt') # save model state除此之外，TorchShard 还支持与 DDP 一起使用时的各种特性，保存和加载 shard checkpoints，初始化 shard 参数，以及跨多台机器和 GPU 处理张量。具体如下：torchshard 包含必要的功能和操作，如 torch 包；torchshard.nn 包含图形的...
checkpoint = torch.load("checkpoint.pth") model.load_state_dict(checkpoint["state_dict"]) 这样load一个 pretrained model 的时候,torch.load() 会默认把load进来的数据放到0卡上,这样每个进程全部会在0卡占用一部分显存。解决的方法也很简单,就是把load进来的数据map到cpu上: ...