·torch.utils.checkpoint.checkpoint 检查点技术 简介 我们知道在训练模型时,gpu的训练速度固然重要,但是当显存小于我们想要训练的模型大小时,gpu再快也难以训练。这时候我们就要使用一些特殊的方式来将显存的需求降低。 而在pyTorch中,我们就有这么一个官方已经为我们实现好了的方法,那就是本文的主题[1]: torch.
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。
默认情况下,checkpoint包含了使用RNG状态的逻辑(例如通过dropout),与non-checkpointed传递相比,checkpointed具有更确定的输出。RNG状态的存储逻辑可能会导致一定的性能损失。如果不需要确定的输出,设置全局标志(global flag)torch.utils.checkpoint.preserve_rng_state=False忽略RNG状态在checkpoint时的存取。 torch.utils.check...
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。
PyTorch 1.0 中文文档:torch.utils.checkpoint 译者:belonHan 注意 checkpointing的实现方法是在向后传播期间重新运行已被checkpint的前向传播段。 所以会导致像RNG这类(模型)的持久化的状态比实际更超前。默认情况下,checkpoint包含了使用RNG状态的逻辑(例如通过dropout),与non-checkpointed传递相比,checkpointed具有更...
torch.utils.checkpoint.checkpoint(function, *args) checkpoint模型或模型的一部分 checkpoint通过交换计算内存来工作。而不是存储整个计算图的所有中间激活用于向后计算,checkpoint不会不保存中间激活部分,而是在反向传递中重新计算它们。它可以应用于模型的任何部分。
🐛 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...
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...
🐛 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...
torch.utils.checkpoint.checkpoint(function, *args, use_reentrant=True, **kwargs)[SOURCE]Checkpoint a model or part of the modelCheckpointing works by trading compute for memory. Rather than storing all intermediate activations of the entire computation graph for computing backward, the checkpointed ...