pytorch中内置的归一化层包括 nn.BatchNorm2d(1d), nn.LayerNorm, nn.GroupNorm, nn.InstanceNorm2d 等等。...BatchNorm，但LayerNorm会打乱全体样本根据某个特征的排序关系，引起区分度下降】 图片数据最常用的是BatchNorm2D，有些场景也会用LayerNorm，GroupNorm或者InstanceNorm...训练过程BatchNorm的均值和方差和根据mini-batch中的数据估计的，而推理过程中BatchNorm的均值和方差是用的训练过程中的全体样本估计的。...如果受到GPU内存限制，不得不使用很小的batch_size，训练阶段时使用的mini-batch上的均值和方差的估计和预测阶段时使用的全体样本上的均值和方差的估计差异可能会较大，效果会变差。...这时候，可以尝试LayerNorm或者GroupNorm等归一化方法。 本文节选自 eat pytorch in 20 days 的 《5-2，模型层》前半部分。
【新智元导读】PyTorch 发布了最新版，API 有一些变动，增加了一系列新的特征，多项运算或加载速度提升，而且修改了大量bug。官方文档也提供了一些示例。...（注意 Sparse API 仍然是实验性而且在演变中，所以我们不提供向后兼容性）。...一种新的混合矩阵乘法 hspmm，将稀疏矩阵与密集矩阵相乘，并以混合张量的形式（即1个稀疏维度，1个密集维度）返回1个矩阵。 几个CPU稀疏函数具有更高效的实现。...这个之前是 IMPLICIT_GEMM，占用的工作空间为0，但是慢很多。 通过将 batches 直接整到共享内存中，数据加载速度提升了 5％~10％。...通过分治法（sgesdd）在 GPU 上计算 SVD，加速了2~5倍。 常用的函数 expand 移到 C，在较小的模型中具有更好的性能。
然而，尽管深度卷积在计算和参数方面具有优势，但也存在一个缺点，即增加了内存占用，对于计算密集型的硬件如GPU和DSP来说是一个挑战。...不幸的是，通道剪枝方法无法提供直观和有效的解决方案来应对这个内存占用挑战。 对作者工作最相关的是层剪枝，它可以完全移除一个块或层，从而减少网络的深度，有效地缓解内存使用问题。...Transformer家族模型在各种视觉任务中表现出色；然而，其高推理成本和显著的内存占用限制了其广泛的应用。为了解决内存占用问题，层剪枝是一种有效的解决方案。...在2.16倍速度比下达到0.7%更高的准确率，与MBV2-1.4-DS-C相比，与DepthShrinker在其他速度比上也有所改进。...作者还与MetaPruning进行了比较，与ResNet34类似，复制了MetaPruning-0.35倍，与MBV2-1.4-DS-C的可比推理速度相当，而作者的深度剪枝在更高的速度比下实现了2.1%
BigTransfer（BiT）论文中分享的模型，即使每个类别只有几个例子，也能获得不错的效果，而且在许多任务中都取得了优于ResNet50s表现。...GroupNorm和权重标准化 最后，我们使用GroupNorm与Weight Standardisation相结合的GroupNorm，而不是BatchNorm。...由于我们的模型很大，所以我们只能在每个加速器（如GPU或TPU芯片）上贴合几个图像。当每个加速器上的图像数量太少时，BatchNorm的表现会很差。...GroupNorm就没有这个问题，当我们将GroupNom和Weight Standardisation结合起来，我们会发现GroupNorm在大的批处理规模下的扩展性很好，甚至超过了BatchNorm...如果图像较大，我们会将其调整到一个较大的固定尺寸，以便在更高的分辨率上进行微调，从中受益。 图3：CLEVR计数示例。这里的任务是统计图像中的小圆柱体或红色物体的数量。
在深度学习中近几年出现了几种归一化层： BatchNorm（2015年）、LayerNorm（2016年）、InstanceNorm（2016年）、GroupNorm（2018年）； 将输入的图像shape...在训练的过程中使用BN我们完全可以使用较大的学习率加快收敛速度，而且不会影响模型最终的效果。...假如我们要训练一个神经网络分类器，我们从训练数据中拿到两个明显分布不同的两个batch。...当我们用这两个batch分别去训练神经网络的时候，就会由于训练batch分布的剧烈波动导致收敛速度慢，甚至是神经网络性能的下降。这就是在输入数据上的Covariate shift。...，见名知意，其是一种归一化方式，而且是以batch的维度做归一化，那么问题就来了，此归一化方式对batch是independent的，过小的batch size会导致其性能下降，一般来说每GPU上batch
使用更高精度的数据类型可以提供更高的数值精度，但会占用更多的内存并可能导致计算速度变慢。相反，使用较低精度的数据类型可以节省内存并加速计算，但可能会导致数值精度损失。...3.1 模型训练显存和内存关系 模型训练涉及到多个关键概念，下面是显存和内存之间的关系以及在训练过程中的作用： 显卡 GPU：GPU 的内存硬件存储介质与 CPU 的类似，主要的区别是设计的结构有所差异...：速度快，存储空间小；片下内存主要用于全局存储 (global memory) 即常说的显存，特点：速度相对慢，存储空间大。...与显存相比，内存通常具有更大的容量，但速度相对较慢。...在 PyTorch 中，执行 model = MyModel().cuda() 之后就会输出占用显存大小，占用的显存大小基本与上述分析的显存差不多（会稍大一些，因为其它开销）。
每个实验都遵循其原始 repo 中的官方设置。 评估指标包括 GPU 的利用率、内存利用率、GPU 内存占用，CPU 利用率、内存利用率、CPU 内存占用和训练/推理速度等。...图 4.4.4：推理阶段的 GPU 内存利用率 在 ResNet-50 推理中，MXNet 占用最少的 GPU 内存；TensorFlow 在 VGG 16 推理中占用的内存最少；PyTorch 在 Faster-RCNN...对于 PyTorch 来说，虽然 GPU 利用率和内存利用时更高，但相应的性能也显著提高。 ? 图 6.2.4：GNMT 任务混合精度和 f32 精度的 CPU 利用率对比。 ?...因为 Titan RTX 相比于其他 RTX 20x 系列有更大的 GPU 内存，一般的训练任务可以完全放到内存内，与多卡训练相比，这极大的减少了时间成本。...与单精度相比，混合精度有其明显的优势，只是它需要硬件的支持，而且大多数现有模型不提供用于训练或部署的混合精度选项。
此外，分块循环表征法能够执行高效的长序列建模。研究者对每个局部块进行并行编码以提高计算速度，同时对全局块进行循环编码以节省 GPU 内存。...推理：在推理过程中，研究者采用了循环表示（公式 6），这非常适合自回归解码。O (1) 的复杂度减少了内存占用和推理延迟，同时实现了相当的结果。...实验结果表明，在训练过程中，RetNet 比 Transformer 更节省内存，并且具有更高的吞吐量。即使与 FlashAttention 相比，RetNet 在速度和内存成本方面仍然具有竞争力。...内存：如图 6a 所示，由于 KV（键和值）缓存，Transformer 的内存成本呈线性增长。相比之下，RetNet 的内存消耗即使对于长序列也保持一致。...相比之下，RetNet 通过利用 Retention 的循环表征，在解码过程中具有更高的吞吐量，并且与长度无关。 延迟：延迟是部署中的重要指标，它极大地影响用户体验。图 6c 报告了解码延迟。
gpustat 输出 显存可以看成是空间，类似于内存。 显存用于存放模型，数据 显存越大，所能运行的网络也就越大 GPU计算单元类似于CPU中的核，用来进行数值计算。...在PyTorch中，当你执行完model=MyGreatModel().cuda()之后就会占用相应的显存，占用的显存大小基本与上述分析的显存差不多（会稍大一些，因为其它开销）。...这时候还需要保存动量， 因此显存x3 如果是Adam优化器，动量占用的显存更多，显存x4 总结一下，模型中与输入无关的显存占用包括： 参数 W 梯度 dW（一般与参数一样） 优化器的动量（普通SGD没有动量...比如ReLU，在PyTorch中，使用nn.ReLU(inplace = True) 能将激活函数ReLU的输出直接覆盖保存于模型的输入之中，节省不少显存。...K80性价比很低（速度慢，而且贼贵） 注意GTX TITAN X和Nvidia TITAN X的区别 tensorcore的性能目前来看还无法全面发挥出来, 这里不考虑.
与 ResNet50 相比，新提出的网络中 FLOP 减少和新技巧的使用并未转化为 GPU 吞吐量的提高。...对于训练这会创建大量需要存储以进行反向传播的激活图，占用大量的显存肯定会减小批量大小，从而降低 GPU 吞吐量。 而TResNet 的提出旨在实现高精度的同时保持高 GPU 利用率。...Novel Block-Type Selection Bottleneck 层比 BasicBlock 层具有更高的 GPU 使用率，并且提供更好的准确性。...与 [10] 和 [36] 类似，也修改了初始通道数和第 3 阶段中的残差块数。架构详情如上表。...ResNet-M 模型中的代码优化对推理速度、训练速度和最大批量大小的影响 在优化中，inplace操作提供了最大的提升——它不仅提高了 GPU 吞吐量，而且还显着增加了批量大小，因为它避免了为反向传播创建不需要的激活图
不过花了点时间终于还是用pytorch把图像超分模型完成了量化，以EDSR为例，模型大小73%,推理速度提升40%左右(PC端)，视觉效果几乎无损，定量指标待补充。...量化一般有这样两点好处： 更小的模型体积，理论上减少为FP32模型的75%左右，从笔者不多的经验来看，往往可以减少73%； 更少的内存访问与更快的INT8计算，从笔者的几个简单尝试来看，一般可以加速40%...注：笔者主要关注CV领域，所以本文也将主要介绍静态量化与感知量化这种方式。...Tensor量化 要实现量化，那么就不可避免会涉及到tensor的量化，一般来说，量化公式可以描述如下： 目前Pytorch中的tensor支持int8/uint8/int32等类型的数据，并同时...对于第一种“仅weight量化”而言，只针对weight量化可以使得模型参数所占内存显著减小，但在实际推理过程中仍需要转换成浮点数进行计算；而第二种“weight与activation同时量化”则不仅对
在这里，我想分享在生产中使用PyTorch最常见的5个错误。考虑过使用CPU吗？使用多线程？使用更多的GPU内存？这些坑我们都踩过。...在模型被训练和部署之后，以下是你所关心的事情：速度、速度和CUDA内存溢出异常。 为了加速PyTorch模型，你需要将它切换到eval模式。...这样可以不用在在结果中存储图中变量的梯度，从而减少内存消耗。它节省内存，简化计算，因此，你得到更多的速度和更少的内存使用。...请注意，如果你的模型中有conditions，这在RNNs中很常见，它就没法用了。 错误 #4 — 尝试扩展使用CPU GPU很贵，云虚拟机也一样很贵。...是的，你可以为CPU优化一个模型，但是最终它还是会比GPU慢。相信我，我强烈建议忘记这个想法。
，显存和 GPU 的关系有点类似于内存和 CPU 的关系。...gpustat 输出 显存可以看成是空间，类似于内存。 显存用于存放模型，数据 显存越大，所能运行的网络也就越大 GPU 计算单元类似于 CPU 中的核，用来进行数值计算。...= 8 : double64 在 PyTorch 中，当你执行完model=MyGreatModel().cuda()之后就会占用相应的显存，占用的显存大小基本与上述分析的显存差不多（会稍大一些，因为其它开销...这时候还需要保存动量， 因此显存 x3 如果是 Adam 优化器，动量占用的显存更多，显存 x4 总结一下，模型中与输入无关的显存占用包括： 参数 W 梯度 dW（一般与参数一样） 优化器的动量（普通...K80 性价比很低（速度慢，而且贼贵） 注意 GTX TITAN 和 Nvidia TITAN 的区别，别被骗 另外，针对本文，我做了一个 Google 幻灯片：神经网络性能分析（http://t.cn
编辑：忆臻 https://www.zhihu.com/question/341336919 本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理 来自：机器学习算法与自然语言处理 Pytorch有什么节省内存（显存...对于一个长度为 N 的 CNN，需要 O(N) 的内存。...使用到了pytorch新的checkpoint特性，有以下两个代码。由于需要重新计算bn后的结果，所以会慢一些。...但是训练时最大的显存占用似乎没变。大家可以试试。 How can we release GPU memory cache?...出自https://oldpan.me/archives/how-to-use-memory-pytorch，牺牲计算速度减少显存用量，将计算过程分为两半，先计算一半模型的结果，保存中间结果再计算后面一半的模型
与传统的学习率 schedule 相比，在最好的情况下，该 schedule 实现了巨大的加速（Smith 称之为超级收敛）。...把 batch 调到最大 把 batch 调到最大是一个颇有争议的观点。一般来说，如果在 GPU 内存允许的范围内将 batch 调到最大，你的训练速度会更快。...这里想说的是，与单精度 (FP32) 相比，某些运算在半精度 (FP16) 下运行更快，而不会损失准确率。AMP 会自动决定应该以哪种精度执行哪种运算。这样既可以加快训练速度，又可以减少内存占用。...NVIDA 的 APEX 实现了一些常见优化器的融合版本，比如 Adam。与 PyTorch 中的 Adam 实现相比，这种实现避免了与 GPU 内存之间的多次传递，速度提高了 5%。...因此，虽然这可能会略微增加给定 batch 大小的运行时间，但会显著减少内存占用。这反过来又将允许进一步增加所使用的 batch 大小，从而提高 GPU 的利用率。
与传统的学习率 schedule 相比，在最好的情况下，该 schedule 实现了巨大的加速（Smith 称之为超级收敛）。...这里想说的是，与单精度 (FP32) 相比，某些运算在半精度 (FP16) 下运行更快，而不会损失准确率。AMP 会自动决定应该以哪种精度执行哪种运算。这样既可以加快训练速度，又可以减少内存占用。...NVIDA 的 APEX 实现了一些常见优化器的融合版本，比如 Adam。与 PyTorch 中的 Adam 实现相比，这种实现避免了与 GPU 内存之间的多次传递，速度提高了 5%。...因此，虽然这可能会略微增加给定 batch 大小的运行时间，但会显著减少内存占用。这反过来又将允许进一步增加所使用的 batch 大小，从而提高 GPU 的利用率。...请确保当你需要调试时再打开调试器，不需要时要及时关掉，因为调试器会降低你的训练速度。
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