将TorchDynamo 集成到现有的 PyTorch 程序中相对简单,只需要在程序中导入 TorchDynamo 并使用它来包装模型的执行部分。 importtorchimporttorchdynamo# 定义模型和优化器model=MyModel()optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters())# 使用 TorchDynamo ...
clamp=linear.clamp(min=0.0,max=1.0);linear=Nonereturnclamp""" 这样,FX会帮助你修改这个Module,并且修改好的这个model就和平常一样使用就可以,注意这里,FXcapture了你写的forward代码,然后进行了transform,修改了其中的操作。 当然这只是很简单很简单的fx的一个功能,我们还可以通过fx: 融合两个op,比如conv和bn ...
AI代码解释 defplay_AI(model_path,new_data):# 实例化模型 wqrf=WQRF()# 加载模型参数 wqrf.load_state_dict(torch.load(model_path,map_location=torch.device('cpu')))# 评估模式(关闭dropout和batch normalization的训练时行为) wqrf.eval()# 假设new_data是一个包含新数据的列表,每个元素是两个特征...
在Torch-Pruning中,我们提供了许多基本层的剪枝函数,首先我们尝试一下剪枝ResNet-18的第一层,即model.conv1. 2.1.1 传统的剪枝 代码1: fromtorchvision.modelsimportresnet18importtorch_pruningastpmodel=resnet18(pretrained=True).eval()tp.prune_conv_out_channels(model.conv1,idxs=[0,1])# 剪枝前两个通...
🐛 Describe the bug Found that the torch.compile(model) lead to "Exception: Please convert all Tensors to FakeTensors first or instantiate FakeTensorMode with 'allow_non_fake_inputs'." error when learning alpaca-lora. Here is a minimal re...
model = Model().cuda() model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank]) 「注意:」要调用model内的函数或者属性,使用model.module.xxxx 这样在多卡训练时,每个进程有一个model副本和optimizer,使用自己的数据进行训练,之后反向传播计算完梯度的时候,所有进程的梯度会进行all-reduce操作进行同步,进而...
execute this plan (prune the model) pruning_plan.exec() print(model) 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...
xlarun --nproc_per_node=8 YOUR_MODEL.py 说明 多机情况使用方法与torchrun相同。 接入混合精度 通过混合精度训练可以加速模型训练速度,在单卡训练或分布式训练的基础上按照以下步骤完成AMP逻辑的实现。在上一章节基础上接入混合精度进行TorchAcc编译优化的具体操作步骤如下。
torch-model-archiver 在model-config.yaml中配置模型参数。 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 ...
state_dict = model.state_dict()# collect states across all ranksstate_dict = ts.collect_state_dict(model, state_dict)if ts.distributed.get_rank() == 0: torch.save(state_dict, 'resnet50.pt') # save as before 加载检查点：if ts.distributed.get_rank() == 0: state_dict = tor...