尝试训练pytorch模型时意外的数据类型 - 腾讯云开发者社区

引言提升机器学习模型的训练速度是每位机器学习工程师的共同追求。训练速度的提升意味着实验周期的缩短，进而加速产品的迭代过程。同时，这也表示在进行单一模型训练时，所需的资源将会减少。...Pytorch profiler 是一款功能全面的训练性能分析工具，能够捕捉以下信息： CPU 操作的耗时 CUDA 核心的运行时间内存使用情况的历史记录这些就是你需要关注的所有内容。...内存分配器使用 PyTorch 在 CUDA 设备上分配张量时，PyTorch 会利用缓存分配器来避免执行成本较高的 cudaMalloc 和 cudaFree 操作。...PyTorch 的分配器会尝试复用之前通过 cudaMalloc 分配的内存块。...这表明 PyTorch 的内存分配器在处理内存请求时遇到了效率问题。当内存分配在没有触发分配器紧急情况下顺利进行时，你会看到红线保持平稳。

1441 0

PyTorch入门（六）：模型的训练套路

前言：本文为学习 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...total_accuracy/test_data_size, total_test_step) total_test_step = total_test_step + 1 # 保存每一次训练的模型...，Loss：1.6171875 第1次训练整体测试上的loss：289.1482034921646 第1次训练整体测试上的准确率：0.12559999525547028 -------第 2 轮训练开始....png 可以看到效果并不是很好，仅作为演示 GPU训练模型用之前搭建好的模型，演示如何使用GPU训练主要就是在：网络模型、数据（输入、标签）、损失函数上设置 .cuda() 模式即可实测比CPU...total_accuracy/test_data_size, total_test_step) total_test_step = total_test_step + 1 # 保存每一次训练的模型

3431 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

MxNet预训练模型到Pytorch模型的转换

预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...torch_tensor.std()) model.load_state_dict(remapped_state) return model 从中可以看出，其转换步骤如下：（1）创建pytorch...的网络结构模型，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights；（3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict().keys （4）...对一些指定的key值，需要进行相应的处理和转换（5）对修改键名之后的key利用numpy之间的转换来实现加载。...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。

2.3K3 0

优化Pytorch模型训练的小技巧

在本文中，我将描述并展示4种不同的Pytorch训练技巧的代码，这些技巧是我个人发现的，用于改进我的深度学习模型的训练。...混合精度在一个常规的训练循环中，PyTorch以32位精度存储所有浮点数变量。...对于那些在严格的约束下训练模型的人来说，这有时会导致他们的模型占用过多的内存，迫使他们使用更小的模型和更小的批处理大小进行更慢的训练过程。...梯度累加的工作原理是:以16个批的规模运行模型两次，将计算出的每个批的梯度累加起来，最后在这两次前向传播和梯度累加之后执行一个优化步骤。要理解梯度积累，重要的是要理解在训练神经网络时所做的具体功能。...你可以为更多的目的配置这个函数。第一个列表表示模型的预测，第二个列表表示正确数值。上面的代码将输出: ? 结论在这篇文章中，我讨论了4种pytorch中优化深度神经网络训练的方法。

1.8K2 0

加速 PyTorch 模型训练的 9 个技巧

**任何使用Pytorch进行深度学习模型研究的人，如研究人员、博士生、学者等，我们在这里谈论的模型可能需要你花费几天的训练，甚至是几周或几个月。...）移动到多个GPU-nodes中 (8+GPUs) 思考模型加速的技巧 Pytorch-Lightning 你可以在Pytorch的库Pytorch- lightning中找到我在这里讨论的每一个优化...Lightning是在Pytorch之上的一个封装，它可以自动训练，同时让研究人员完全控制关键的模型组件。Lightning 使用最新的最佳实践，并将你可能出错的地方最小化。...例如，带有编码器和解码器的序列到序列模型在生成输出时可能会占用20GB RAM。在本例中，我们希望将编码器和解码器放在独立的GPU上。...Pytorch允许多节点训练，通过在每个节点上复制每个GPU上的模型并同步梯度。所以，每个模型都是在每个GPU上独立初始化的，本质上独立地在数据的一个分区上训练，除了它们都从所有模型接收梯度更新。

9682 0

Pytorch的基本介绍及模型训练流程

适用人群：工业界需要部署效率，所以倾向于TensorFlow；学术界需要模型迭代，所以倾向于PyTorch。使用难度：PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。...，其数据类型是torch.FloatTensor 对于ndarray的数据类型没有限制，但转化成的Tensor的数据类型是由ndarray的数据类型决定的。...在pytorch里面自定义层也是通过继承自nn.Module类来实现的。pytorch里面一般是没有层的概念，层也是当成一个模型来处理的。...是否将不具有参数的层放入构造函数的区别在于，只有在构造函数中的层才属于模型的层，其参数才会在训练时被更新，而有些层本来就没有参数无需训练，所以可以不用放在构造函数内，只要在 forward 中实现即可，...Pytorch中模型训练步骤还是非常清晰的：数据载入及处理模型定义超参数设置（损失函数定义、优化器定义、训练轮数）训练模型读取一个batch的数据，并前向传播计算损失值

1.7K4 1

防止在训练模型时信息丢失用于TensorFlow、Keras和PyTorch的检查点教程

如果你因为停电、操作系统故障、工作优先或其他类型的意外错误而丢失了一个或多个实验，你一定会抓狂。...其他时候，即使你没有遇到不可预见的错误，你也可能只是想要恢复一种新实验的训练的特殊状态，或者从一个给定的状态中尝试不同的事情。这就是为什么你需要检查点！但是，等等，还有一个很重要的原因。...如果你在工作结束时不检查你的训练模式，你将会失去所有的结果！简单来说，如果你想使用你训练的模型，你就需要一些检查点。 FloydHub是一个极其易用的深度学习云计算平台。...短期训练制度(几分钟到几小时) 正常的训练制度(数小时到一整天) 长期训练制度(数天至数周) 短期训练制度典型的做法是在训练结束时，或者在每个epoch结束时，保存一个检查点。...注意:这个函数只会保存模型的权重——如果你想保存整个模型或部分组件，你可以在保存模型时查看Keras文档。

3.2K5 1

训练2021年每个SOTA模型，他的「核武」策略意外收获Kaggle银牌

最近，他干的一件事在 reddit 上引发了网友热议：他训练了 2021 年的每一个 SOTA 模型，并在最近的一项 Kaggle 图像分类比赛中意外斩获了一枚银牌。...图源：https://www.kaggle.com/c/petfinder-pawpularity-score 他的思路是这样的：训练每个 SOTA 模型，使用 100 亿参数的集合的集合（ensemble...方案解读根据 Yam Peleg 的 Notebook 介绍，他训练的模型包括如下： EfficientNet NFNet ViT Swin Transformer Deep Orthogonal Fusion...pipeline 如下图所示：提出的方法是 7 个堆叠 pipeline（140 + 模型）的集合，并且每个 pipeline 都有一个在提取图像嵌入上训练的第二阶段（2nd）模型。...数据 pipeline 如下所示：读取原始文件，然后解码到 tf.Tensor 按需求重新调整图像大小将数据类型变为 float32 缓存数据以提升速度使用增强来降低过拟合，并使模型更稳健将数据分割为

4274 0

Pytorch模型训练实用教程学习笔记：二、模型的构建

前言最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。...于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。...仓库地址：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial 复杂模型构建解析模型搭建比较容易，但是复杂模型通常是使用多个重复结构，下面以ResNet34为例...权值初始化在以往复现网络时，权重初始化其实一直没注意过，下面这段代码展现如何进行权值初始化。...在我之前的博文深度学习基础：7.模型的保存与加载/学习率调度中提到过模型的保存和加载，摘过来放到这里。

5652 0

PyTorch系列 | 如何加快你的模型训练速度呢？

GPU 上运行呢，可以通过下述方法查看模型的参数是否在 GPU 上来判断： # From the discussions here: discuss.pytorch.org/t/how-to-check-if-model-is-on-cuda...但在 CPU 和 GPU 或者两个 GPU 之间的数据复制是需要同步的，当你通过函数 torch.cuda.Stream() 创建自己的流时，你必须注意这个同步问题。...在多模型中，每个 GPU 应用单独一个模型，并且各自有预处理操作都完成好的一份数据拷贝；每个 GPU 采用切片输入和模型的拷贝，每个 GPU 将单独计算结果，并将结果都发送到同一个 GPU 上进行进一步的运算操作...而 PyTorch 的运算速度仅次于 Chainer ，但它的数据并行方式非常简单，一行代码即可实现。...下面展示一个采用多进程训练模型的例子： # Training a model using multiple processes: import torch.multiprocessing as mp def

4.1K3 0

我的PyTorch模型比内存还大，怎么训练呀？

随着深度学习的飞速发展，模型越来越臃肿先进，运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上，毕竟，你无法训练一个设备装不下的模型。...notes，它实现了如下功能，在前向传播时，PyTorch 将保存模型中的每个函数的输入元组。...out 几乎和我们调用 model(input_var) 时得到的张量一样; 关键的区别在于它缺少了累积值，并且附加了一些额外的元数据，指示 PyTorch 在 out.backward() 期间需要这些值时重新计算...参数将在前向时被保存，然后用于在反向时重新计算其输出值。为了使其能够工作，我们必须对模型定义进行一些额外的更改。...所有运行的批次大小为 64。以下是结果: ? 第一行是在模型检查点关闭的情况下进行的训练，第二行是在模型检查点开启的情况下进行的训练。

2K4 1

pytorch lstm训练例子_半对数模型参数的解释

在 LSTM 模型中，输入数据必须是一批数据，为了区分LSTM中的批量数据和dataloader中的批量数据是否相同意义，LSTM 模型就通过这个参数的设定来区分。...其实，它被自动分配到上图中的 A 的个数，也就是每一个LSTM层中，有5个A（神经元）。也就是每次输入模型的数据长度是可变的。也许，这就是为什么被称为长短记忆了。...总结一下对参数的理解 1、在实例模型的时候有2个参数是必须的，1个参数是可选的。第一个参数是数据的长度：是有数据结构中最小维度的列数决定的。大白话就是：“每行有多少个数据。”...当然，还有其他的参数，根据实际情况选择，值得注意的是 bacth_size，根据你输入的数据结构，可能存在两种不同情况。 2、运行模型时3个参数是必须的。运行模型的格式是这样写的。...参数2：隐藏层数据，也必须是3维的，第一维：是LSTM的层数，第二维：是隐藏层的batch_size数，必须和输入数据的batch_size一致。第三维：是隐藏层节点数，必须和模型实例时的参数一致。

9652 0

pytorch学习笔记(二十): ignite (写更少的代码训练模型)

最近自己想写一个高级一点的抽象来更方便的训练 pytorch 网络, 无意间发现, pytorch 用户下面有个 ignite repo, 好奇就看了一下这是个什么东西....原来是 pytorch 已经提供了一个高级抽象库来训练 pytorch模型了, 既然有了轮子, 那就没必要自己造了, 好好用着就行了. 没事读读源码, 也可以学习一下大佬们是怎么抽象的....= "started" # 开始训练模型是, 会触发此事件 COMPLETED = "completed"...# 当训练结束时, 会触发此事件 ITERATION_STARTED = "iteration_started" # 当一个 iteration 开始时, 会触发此事件 ITERATION_COMPLETED..., state) """ @engine.on(...) def some_func(trainer): pass Engine.run() # 训练/评估模型 Metric 定义了一些模型评估标准

1.8K2 0

9个技巧让你的PyTorch模型训练变得飞快！

**任何使用Pytorch进行深度学习模型研究的人，如研究人员、博士生、学者等，我们在这里谈论的模型可能需要你花费几天的训练，甚至是几周或几个月。...你可以在Pytorch的库Pytorch- lightning中找到我在这里讨论的每一个优化。Lightning是在Pytorch之上的一个封装，它可以自动训练，同时让研究人员完全控制关键的模型组件。...要在Pytorch中使用16bit精度，请安装NVIDIA的apex库，并对你的模型进行这些更改。...将模型的不同部分放在不同的GPU上，batch按顺序移动有时你的模型可能太大不能完全放到内存中。例如，带有编码器和解码器的序列到序列模型在生成输出时可能会占用20GB RAM。...Pytorch允许多节点训练，通过在每个节点上复制每个GPU上的模型并同步梯度。所以，每个模型都是在每个GPU上独立初始化的，本质上独立地在数据的一个分区上训练，除了它们都从所有模型接收梯度更新。

1.2K5 1

pytorch学习笔记（十一）：fine-tune 预训练的模型

torchvision 中包含了很多预训练好的模型，这样就使得 fine-tune 非常容易。本文主要介绍如何 fine-tune torchvision 中预训练好的模型。...所对应权重，并加载到模型中 # 也可以自己下载权重，然后 load 到模型中，源码中有权重的地址。...., out_features=100) # 这样就哦了，修改后的模型除了输出层的参数是随机初始化的，其他层都是用预训练的参数初始化的。...为什么这里介绍下运行resnet_model.fc= nn.Linear(in_features=..., out_features=100)时框架内发生了什么这时应该看 nn.Module 源码的...用刚才举的例子就是：预训练的模型中有个名字叫fc 的 Module。在类定义外，我们将另一个 Module 重新赋值给了 fc。

2.4K10 0

使用BiLSTM神经网络+PyTorch实现汉语分词模型的训练

使用BiLSTM神经网络+PyTorch实现汉语分词模型的训练本次实验源码及数据集已上传到Github，有需要自行下载。...方法二：基于神经网络的双层双向LSTM模型在这个方法中，我们将使用pyTorch构建一个神经网络来实现中文词语分词算法。首先，我们将准备一个中规模的中文语料文件，作为训练数据集。...我们将使用PyTorch框架构建一个双层双向LSTM模型，该模型能够学习如何分词。在训练过程中，模型将学习词汇和上下文之间的关系，以便更准确地分词。...下面我们开始定义模型类和相关参数，考虑到是一个分词模型，我们选择双向LSTM实现，为了效果达到最好，我尝试选择一个双层双向LSTM进行训练。...注意训练时我们需要选择GPU进行计算，先定义模型和模型所使用的损失函数优化器，然后将模型和数据送到GPU即可： model = BiLSTM_Model(voc_size + 1, config.embed_dim

3531 0

训练机器学习模型时应避免的 6 个错误

从某种程度上来说，获取和收集训练数据，并将其用于训练模型，是人工智能开发中最重要的阶段。...如果你在训练机器模型时犯下错误，不仅会导致你的模型执行出错，当你在医疗和自动驾驶汽车等领域做出关键业务决策时，还会造成灾难性的后果。以下是训练机器学习模型时比较常见的 6 个错误。...因此，你需要用以前没有用来训练机器的不同数据集，来测试人工智能模型。 3使用不充分的训练数据集要想保证你的人工智能模型是准确的，你必须使用适当的训练数据来确保它能够以最高的准确度进行预测。...通常，造成模型失败的一个主要原因就是缺乏充分的准备数据。值得一提的是，需要的训练数据类型因人工智能模型或行业类型而异。要保证深度学习在高准确度下运行，你需要更多的定量和定性数据集。...必要时，还要请专家帮助，通过大量的训练数据集来训练你的人工智能模型。在设计机器学习人工智能时，你必须不断地问自己一些重要的问题，比如，你的数据是否来自一个值得信赖的可信来源？

9382 0

一个易用且高效的基于 PyTorch 的 MoE 模型训练系统.

FastMoE 系统 https://github.com/laekov/fastmoe 简介 FastMoE 是一个易用且高效的基于 PyTorch 的 MoE 模型训练系统....本系统从设计上也支持更旧的 PyTorch 版本. 如果需要使能 FastMoE 模型并行特性, 那么支持点对点通信的 NCCL 库 (即不旧于 2.7.5 版本) 也是必需的....FastMoE 分布式模型并行特性默认是不被启用的. 如果它需要被启用, 则需要在运行上述命令时加入环境变量 USE_NCCL=1....因此, 通过引入额外的通信操作, FastMoE 可以允许更多的专家网络们同时被训练, 而其数量限制与计算单元的数量是正相关的. 下图展示了一个有六个专家网络的模型被两路模型并行地训练....FastMoE 的模型并行模式需要专门的并行策略, 而 PyTorch 和 Megatron-LM 都不支持这样的策略.

1.6K1 0

2023 年了，大模型训练还要不要用 PyTorch 的 FSDP ？

ChatGPT 掀起的大模型训练浪潮让不少同学都对训练大模型跃跃欲试，在找训练 baseline 的时候肯定发现大模型训练的 codebase 更倾向于用 DeepSpeed（MMEngine v0.8.0...等大模型训练框架，而鲜有问津 PyTorch 原生的 FSDP (FullyShardedDataParallel)。这到底是为啥嘞？是 FSDP 不够节省显存？训练速度太慢？还是说不好用？...，这边做一个简短的介绍：模型训练的时候，显存占用大体可以分成三部分，即激活值、模型权重、模型梯度和优化器状态。...以 PyTorch 为例，当你使用 DistributedDataParallel 时，其实会在每个进程为模型参数、模型梯度、优化器状态分配内存，并在训练过程中同步地更新这些数据。...FSDP 训练我们在使用 FSDP 时，需要通过配置 auto_wrap_policy 参数来选择模型分片策略，不然显存优化只能达到 ZeRO-stage1 的水准。

3.8K4 0

PyTorch ImageNet 基于预训练六大常用图片分类模型的实战

本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型。由于每个模型架构是有差异的，因此没有可以在所有场景中使用的微调代码样板。...在微调中，我们从预训练模型开始，更新我们新任务的所有模型参数，实质上是重新训练整个模型。在特征提取中，我们从预训练模型开始，仅更新从中导出预测的最终图层权重。...作为输入，它需要PyTorch模型、数据加载器字典、损失函数、优化器、用于训练和验证epoch数，以及当模型是初始模型时的布尔标志。...这个函数训练指定数量的epoch,并且在每个epoch之后运行完整的验证步骤。它还跟踪最佳性能的模型（从验证准确率方面），并在训练结束时返回性能最好的模型。...默认情况下，当我们加载一个预训练模型时，所有参数都是 .requires_grad = True，如果我们从头开始训练或微调，这种设置就没问题。

5.1K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

PyTorch | 加速模型训练的妙招

PyTorch入门（六）：模型的训练套路

MxNet预训练模型到Pytorch模型的转换

优化Pytorch模型训练的小技巧

加速 PyTorch 模型训练的 9 个技巧

Pytorch的基本介绍及模型训练流程

防止在训练模型时信息丢失用于TensorFlow、Keras和PyTorch的检查点教程

训练2021年每个SOTA模型，他的「核武」策略意外收获Kaggle银牌

Pytorch模型训练实用教程学习笔记：二、模型的构建

PyTorch系列 | 如何加快你的模型训练速度呢？

我的PyTorch模型比内存还大，怎么训练呀？

pytorch lstm训练例子_半对数模型参数的解释

pytorch学习笔记(二十): ignite (写更少的代码训练模型)

9个技巧让你的PyTorch模型训练变得飞快！

pytorch学习笔记（十一）：fine-tune 预训练的模型

使用BiLSTM神经网络+PyTorch实现汉语分词模型的训练

训练机器学习模型时应避免的 6 个错误

一个易用且高效的基于 PyTorch 的 MoE 模型训练系统.

2023 年了，大模型训练还要不要用 PyTorch 的 FSDP ？

PyTorch ImageNet 基于预训练六大常用图片分类模型的实战

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐