最近在调研 PyTorch 的一些 features,偶然发现了一些有意思的小细节,小小记录下心得。 ZeroRedundancyOptimizer 优化器是 PyTorch1.10 版本发布的功能,如果了解最近大模型训练方向的成果,对这个更加不陌生。Ze…
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PyTorch 的模型必须具有以下的三种特性:1.必须继承nn.Module这个类,要让 PyTorch 知道这个类是一个 Module2.在init(self)中设置好需要的"组件"(如conv,pooling,Linear,BatchNorm等)3.最后,在forward(self,x)中定义好的“组件”进行组装,就像搭积木,把网络结构搭建出来,这样一个模型就定义好了。 根据PyTorch 的...
Fairscale 实现了 ZeRO 的三个阶段的算法,Fairscale 是 Facebook AI Research (FAIR) 开源的项目,个人理解为是Facebook 大规模深度学习分布式训练的一个试验田,如果某个模块发展成熟,就会合并到 PyTorch 之中。 OSS 是Fairscale实现的 ZeRO-1,其实现了优化器状态分片。 PyTorch 就是基于 FairScale 的 OSS 实现了 ...
PyTorch Zero Redundancy Optimizer 是一类旨在解决数据并行训练和模型并行训练之间权衡问题的算法。Zero Redundacy Optimizer 的思想来源于微软的ZeRO,具体实现是基于 Fairscale 的OSS。 Fairscale 实现了 ZeRO 的三个阶段的算法,Fairscale 是 Facebook AI Research (FAIR) 开源的项目,个人理解为是Facebook 大规模深度学习...
PyTorch 的模型必须具有以下的三种特性:1.必须继承nn.Module这个类,要让 PyTorch 知道这个类是一个 Module 2.在init(self)中设置好需要的'组件'(如conv,pooling,Linear,BatchNorm等) 3.最后,在forward(self,x)中定义好的“组件”进行组装,就像搭积木,把网络结构搭建出来,这样一个模型就定义好了。 根据PyTorch ...
Merge branch 'master' of github.com:hunkim/PyTorchZeroToAll Nov 13, 2017 name_dataset.py Added fixed code Nov 3, 2017 requirements.txt Bump httplib2 from 0.10.3 to 0.18.0 May 21, 2020 seq2seq_models.py Simplified RNN/Att Nov 8, 2017 ...
链接: micrograd 在 GitHub 上: https://github.com/karpathy/micrograd 视频中构建的 Jupyter 笔记本: https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero/tree/master/lectures/micrograd 网站: https://karpathy.ai Twitter:https://twitter.com/karpathy (新的)Neural Networks: Zero to Hero 系列 Discord...
下面是一个pytorch调用AllReduce的示例,方便从代码的角度来理解AllReduce。 importosimporttorchimporttorch.distributedasdistimporttorch.multiprocessingasmpdefallreduce_func(rank,size):group=dist.new_group(list(range(size)))tensor=torch.ones(1).to(torch.device("cuda",rank))# tensor即用来发送,也用来接...
PyTorch and Deep Learning: From Tensors to Deep Neural Networks and CNNs – Build Real-World AI Applications What you’ll learn • A solid understanding of tensors and their operations in PyTorch. • The ability to build and train basic to complex neural networks. ...