optimizer.zero_grad() progress_bar.update(1) 要添加的第一行是导入Accelerator。第二行实例化一个 Accelerator对象,它将查看环境并初始化适当的分布式设置。 Accelerate 为你处理数据在设备间的传递,因此你可以删除将模型放在设备上的那行代码(或者,也可以使用 accelerator.device 代替device)。 要在分布式设置中使用...
7、获得了loss后,执行反传做实际的更新:accelerator.backward(loss),optimizer.step(),optimizer.zero_grad()。 #注:以下逻辑是针对一个local_rollout_forward_batch进行的 # 执行多轮 PPO 训练,每一轮进行一次随机打乱的数据洗牌 for ppo_epoch_idx in range(args.num_ppo_epochs): # 随机打乱本地批次索引,...
return loss self.optimizer.zero_grad() self.optimizer.step(closure) self.iteration += i def evaluation(self): self.model.eval() with torch.no_grad(): # 或者@torch.no_grad() 被他们包裹的代码块不需要计算梯度, 也不需要反向传播 eval_loss = 0 eval_acc = 0 for i, (x, y) in enumerat...
optimizer.zero_grad() cleanup() 在上述的代码中需要为每个副本设备上的模型 (因此在这里是ddp_model的参数而不是 model 的参数) 声明优化器,以便正确计算每个副本设备上的梯度。 最后,要运行脚本,PyTorch 有一个方便的 torchrun 命令行模块可以提供帮助。只需传入它应该使用的节点数以及要运行的脚本即可: torchr...
agrad her under the dress fill up pleasure meter 毕业她在礼服之下填满乐趣米[translate] aIf they don't like you at your worst , then they don't deserve you at your best . " 如果他们不喜欢您在您最坏,则他们不该当您在您最佳。 "[translate] ...
optimizer.zero_grad() cleanup() 在上述的代码中需要为每个副本设备上的模型 (因此在这里是ddp_model的参数而不是model的参数) 声明优化器,以便正确计算每个副本设备上的梯度。 最后,要运行脚本,PyTorch 有一个方便的torchrun命令行模块可以提供帮助。只需传入它应该使用的节点数以及要运行的脚本即可: ...
model.train()forbatch_idx,(data,target)inenumerate(train_loader):data,target=data.to(device),target.to(device)output=model(data)loss=F.nll_loss(output,target)loss.backward()optimizer.step()optimizer.zero_grad()model.eval()correct=0withtorch.no_grad():fordata,targetintest_loader:output=model...
optimizer.zero_grad() cleanup() 在上述的代码中需要为每个副本设备上的模型 (因此在这里是ddp_model的参数而不是model的参数) 声明优化器,以便正确计算每个副本设备上的梯度。 最后,要运行脚本,PyTorch 有一个方便的torchrun命令行模块可以提供帮助。只需传入它应该使用的节点数以及要运行的脚本即可: ...
(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) output = model(data) loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() # Evaluate model.eval() correct = 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: data, ...