2.3.1 Gradient clipping 2.3.2 Gradient accumulation 2.3.3. Gradient penalty 2.3.4. Multiple models 2.3.5. Multiple GPUs Q1. amp 是如何做到 FP16 和 FP32 混合使用,“还不掉点” Q2. 没有 Tensor Core 架构能否使用 amp Q3. 为什么 amp 中有两份参数,存储消耗反而更小 参考资料 插播一条小消息:...
Gradient accumulationscaler = GradScaler() for epoch in epochs: for i, (input, target) in enumerate(data): with autocast(): output = model(input) loss = loss_fn(output, target) # loss 根据 累加的次数归一一下 loss = loss / iters_to_accumulate # scale 归一的loss 并backward scaler...
Even when we set the batch size to 1 and use gradient accumulation we can still run out of memory when working with large models. In order to compute the gradients during the backward pass all activations from the forward pass are normally saved. This can create a big memory overhead. Alt...
使用更高效的算法和数据结构。 避免在GPU上存储不必要的数据。 使用梯度累积(Gradient Accumulation)技术来在减小批处理大小的同时保持有效的学习率。 通过以上步骤,你应该能够诊断并解决torch.cuda.outofmemoryerror错误。如果问题依旧存在,可能需要更深入地分析你的模型和数据,以及考虑使用更先进的显存管理技术。
除了AMP,还有一些很有效的节省显存的方法,比如梯度累积(gradient accumulation)、第一部分提到过的梯度检查点(gradient checkpoint)和 AdaFactor 优化器(解析参考4)。 3.5 在输入长度可变的情况下预分配内存 语音识别或 NLP 的模型经常是在序列长度可变的输入张量上训练的。可变长度可能会给 PyTorch 缓存分配器带来问题,...
importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM, AutoTokenizerfromdeepspeedimportDeepSpeedEngine, DeepSpeedConfig# 配置文件config={"fp16": {"enabled":True},"zero_optimization": {"stage":3,"offload_optimizer": {"device":"cpu","pin_memory":True}},"gradient_accumulation_steps":1,"steps_per_pr...
trainer = nn.StochasticGradient(mlp, criterion) trainer.learningRate = 0.01 trainer:train(dataset) 同样的,如果不使用stochasticGradient类,手动训练神经网络也是可以的。 这里举得例子是训练XOR问题。 带有一层隐藏层的神经网络: require "nn" mlp = nn.Sequential(); -- make a multi-layer perceptron ...
# gradient accumulation (for large batch size that does not fit into memory) init_lr=0.1, # initial learning rate weight_decay=0.000001, # L2 regularization momentum=0.9, # SGD parameters milestones=[500, 1500], # MultiStepLR parameters gamma=0.1, # MultiStepLR parameters num_of_action_clas...
if args.gradient_accumulation is None: assert args.total_batch_size % world_size == 0, "total_batch_size must be divisible by world_size" args.gradient_accumulation = args.total_batch_size // (args.batch_size * world_size) assert args.gradient_accumulation > 0, "gradient_accumulation...
null gradient_accumulation_steps: 8 # Use to increase effective batch size compile: False # torch.compile the model + loss, True increases speed + decreases memory # Logging metric_logger: _component_: torchtune.training.metric_logging.DiskLogger log_dir: ${output_dir}/logs log_every_n_steps...