device=torch.device('cpu')wqrf.to(device)new_data_tensor=new_data_tensor.to(device)# 添加一个batch维度(如果需要的话)iflen(new_data_tensor.shape)==2:new_data_tensor=new_data_tensor.unsqueeze(0)# 重塑输入数据以匹配模型的输入要求(假设每个样本有两个特征向量) new_data_tensor=new_data_tensor...
get_attrretrieves a parameter from the module hierarchy.nameis similarly the name the result of the fetch is assigned to.targetis the fully-qualified name of the parameter’s position in the module hierarchy.argsandkwargsare don’t-care call_functionapplies a free function to some values.name...
"" if torch.distributed.get_rank() == 0: print(message, flush=True) def print_test_update(epoch, step, batch_size, loss, time_elapsed, samples_per_step, peak_mem): # Getting the current date and time dt = strftime("%a, %d %b %Y %H:%M:%S", gmtime()) print_rank_0(train_...
需要梯度累计时,每个 mini-batch 仍然正常前向传播以及反向传播,但是反向传播之后并不进行梯度清零,因为 PyTorch 中的loss.backward()执行的是梯度累加的操作,所以当我们调用 4 次loss.backward()后,这 4 个 mini-batch 的梯度都会累加起来。但是,我们需要的是一个平均的梯度,或者说平均的损失,所以我们应该将每次...
pruning_plan = DG.get_pruning_plan( pruning_idxs ): 底层剪枝函数 使用一层一层的固定剪枝和上面是等价的 tp.prune_conv( model.conv1, idxs=[2,6,9] ) # fix the broken dependencies manually tp.prune_batchnorm( model.bn1, idxs=[2,6,9] ) tp.prune_related_conv( model.layer2[0].conv...
torch.distributed.get_backend(group=None)获取当前任务(或者指定group)的后端 data_loader_train = torch.utils.data.DataLoader(dataset=data_set, batch_size=32,num_workers=16,pin_memory=True) num_workers: 加载数据的进程数量,默认只有1个,增加该数量能够提升数据的读入速度。(注意:该参数>1,在低版本的py...
torch.utils.data.DataLoader 是PyTorch 数据加载的核心,负责加载数据,同时支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset,支持单进程/多进程,还可以设置 loading order, batch size, pin memory 等加载参数。其接口定义如下: DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_...
ls -al workspace/mnist-dev mnist.py mnist_handler.py mnist_cnn.pt model-config.yaml # config the model cat workspace/mnist-dev/model-config.yaml minWorkers: 1 maxWorkers: 1 batchSize: 4 maxBatchDelay: 200 responseTimeout: 300 使用torch-model-archiver 建立模型成品。 torch-model-archiver -...
图 3：在不同并行策略以及 AMP 下，使用标准的 ResNet 训练设置时（输入尺寸 224，batch 大小 256），使用 GPU 内存的成本。ZeRO 是 DeepSpeed 的核心，与 PyTorch >= 1.9.0 一起使用。如果你想测试一个函数，请安装最新版本的脚本来运行，代码如下：fromtorch.distributed.optim import ZeroRedundancyOptimizer...
PyTorch DataLoader会产生一个index然后Dataset再进行读取,如果一个batch_size=128的话,那就要产生128次的数据调试,并读取。 我的想法就很简单,我想要不我就直接在Dataset就生成好所需的Batches,这样在DataLoader的batch_size=1的话,那也是对应一个batch的数据,而我在Dataset的可以用线程去加载数据,这样应该能提高读取...