有时需要保留特定版本的软件不升级，但升级其他软件，这时就需求用到下面的技巧。当CentOS/RHEL/Fedora下的Linux服务器使用 yum update 时命令如何排除选定的包呢？...Yum使用/etc/yum/yum.conf或/etc/yum.conf中的配置文件。您需要放置exclude指令来定义要更新或安装中排除的包列表。这应该是一个空格分隔的列表。...打开/etc/yum.conf文件，输入： vi /etc/yum.conf 在[main]部分下面添加以下行，输入： exclude=php* kernel* 最后，它应如下所示： [ main ]...install php yum --disableexcludes = repoid install php httpd 这里： all：禁用所有排除 main：禁用yum.conf中[main]中定义的排除...repoid：禁用为给定repo id定义的排除 yum -exclude 命令行选项 最后，您可以使用以下语法在命令行上跳过yum命令更新： 注意：上述语法将按名称排除特定包，或者从所有存储库的更新中排除
我们在深度模型训练过程中，很可能存在多个loss，比如GAN对抗生成网络，存在G_loss和D_loss，通常来说，我们通过D_loss只希望更新判别器(Discriminator)，而生成网络(Generator...多个loss的协调只是其中一种情况，还有一种情况是：我们在进行模型迁移的过程中，经常采用某些已经预训练好了的特征提取网络，比如VGG, ResNet之类的，在适用到具体的业务数据集时候，特别是小数据集的时候...一般来说，截断梯度流可以有几种思路：1、停止计算某个模块的梯度，在优化过程中这个模块还是会被考虑更新，然而因为梯度已经被截断了，因此不能被更新。...属性2、在优化器中设置不更新某个模块的参数，这个模块的参数在优化过程中就不会得到更新，然而这个模块的梯度在反向传播时仍然可能被计算。...设置requires_gradtensor.detach()是截断梯度流的一个好办法，但是在设置了detach()的张量之前的所有模块，梯度流都不能回流了（不包括这个张量本身，这个张量已经脱离原先的计算图了
本文基于 Pytorch1.2 张量与向量、矩阵的关系张量是向量和矩阵的扩展，它能够表示更高维度的数据。这种多维表示能力使得张量在处理图像、视频等复杂数据时更加得心应手。2....# 创建一个 2D 张量tensor_2d = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 索引访问第二行第二列的元素print(tensor_2d[1, 1])# 切片访问第一行的所有元素...实战演练与技巧4.1 张量在深度学习中的应用在深度学习中，张量用于构建模型的参数，并在训练过程中不断更新。...调试是开发过程中不可或缺的一部分，特别是当自动求导系统涉及到复杂的张量操作时。....grad 属性x.backward() # 计算梯度print(x.grad) # 查看 x 的梯度 [ 抱个拳，总个结 ] 在本文中，我们深入探讨了 PyTorch 中张量（Tensor）的各个方面
0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到...对于第一层的 w 前面有两个节点，后面有三个节点 w 应该是个两行三列矩阵， 我们这样表示： ?...，使参数沿着 梯度的反方向，即总损失减小的方向移动，实现更新参数 ?...②tf.train.MomentumOptimizer()在更新参数时，利用了超参数，参数更新公式是 ? 其中，?为学习率，超参数为?，?为参数，?(??−1 )为损失函数的梯度。...③tf.train.AdamOptimizer()是利用自适应学习率的优化算法，Adam 算法和随 机梯度下降算法不同。随机梯度下降算法保持单一的学习率更新所有的参数，学 习率在训练过程中并不会改变。
优化器（optimizer）：基于训练数据和损失函数来更新网络的机制。...在训练和测试过程中需要监控的指标（metric）：如果是分类问题一般预测正确占总预测的比例 神经网络中的数学术语 张量 张量：数据的维度或者是数据的容器 标量：仅包含一个数字的张量叫作标量；切记是一个数字...，不是一维数组，也称为0D张量 向量：数字组成的数组叫作向量（vector）或一维张量（1D 张量） 矩阵：2维张量，也称为2D张量 3D张量：若干个2D张量组成3D张量 4D张量：若干个3D张量组成...点积运算 一般用.来表示，它和逐元素运算的不同在于点积运算在乘法之后还要进行加法运算，因此两个向量点积最终生成的是一个标量，而1个矩阵和1个向量点积，生成一个向量 张量变形 张量变形是指改变张量的行和列...其中最核心的部分是第四步更新权重，神经网络使用求导和梯度下降的方式进行优化，为了避免算法的复杂，因此每次就行抽样，这样的方式也叫坐小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient
在神经网络中，张量通常用于表示输入数据、权重、偏置项、激活值、梯度以及最终的输出等。...前向传播：输入张量与权重张量进行矩阵乘法（或更一般地，张量运算），然后加上偏置张量，经过激活函数后得到输出张量。这个过程中，张量用于存储和传递数据。...反向传播：在训练过程中，梯度（也是张量）通过神经网络反向传播，用于更新权重和偏置。 实现权重聚合的算法权重聚合通常不是神经网络中的一个标准术语，但我们可以理解为如何更新或结合多个权重张量。...,WN，则聚合后的权重 Wagg 在每个位置 i 的值为 Wagg[i]=N1∑j=1NWj[i]。 更新权重：将聚合后的权重张量用于更新模型。...模型参数大语言模型中的参数，如全连接层的权重和偏置，也存储在Tensor中。这些参数在模型训练过程中被不断更新。
但实际过程中并不会创建新的二维张量，影响计算效率。...的行和列以满足特定的形状。...训练过程通常需要反复进行： 获得训练数据X，y的一个batch 批量； 前向传播得到批量X上的预测值y_pred; 计算当前批量下的损失值：计算y_pred和y之间的差异度； 在损失函数减小的方向上更新权重系数...小结 学习指在训练数据上找到一组权重值使得损失函数最小； 学习过程：在小批量数据上计算损失函数对应权重系数的梯度值；之后权重系数沿着梯度的反方向移动； 学习过程的可能性是基于神经网络是一系列张量操作，因此能够使用导数的链式法则计算损失函数对应权重系数的梯度值...； 两个重要的概念：损失函数和优化方法（需要在数据送到网络之前定义）； 损失函数：在训练过程中最小化的函数，可以用来评估模型的好坏(越小越好，最小为0)； 优化方法：计算梯度的具体方法，之后更新权重系数
迁移学习：利用从一个领域学到的知识去解决另一个相关领域的问题。 在线学习：模型在实时接收数据的同时进行学习，持续更新模型以适应新数据。...自动微分： 张量不仅仅是数据容器，还支持自动微分。这意味着在神经网络的反向传播过程中，张量可以追踪和记录梯度信息，帮助优化器更新模型参数。...张量的常见操作 创建张量： 可以通过构造函数或特定的库函数（如PyTorch中的torch.tensor()）来创建张量，初始化为特定的值或随机数。...索引和切片： 可以像操作数组一样，在张量中获取特定位置的值或切片。 数学运算： 张量支持各种数学运算，包括加法、乘法、矩阵乘法等。这些运算是神经网络的基础，用于权重更新和激活函数应用等。...这些过程中的数学运算和数据传递都是通过张量完成的。 总结 张量在神经网络中扮演了不可或缺的角色，它们不仅是数据的容器，还是神经网络操作和优化的核心。
0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到...对于第一层的 w 前面有两个节点，后面有三个节点 w 应该是个两行三列矩阵， 我们这样表示： 神经网络共有几层（或当前是第几层网络）都是指的计算层，输入不是计算层， 所以 a 为第一层网络，a 是一个一行三列矩阵...，使参数沿着 梯度的反方向，即总损失减小的方向移动，实现更新参数 其中，()为损失函数，为参数，为学习率。...②tf.train.MomentumOptimizer()在更新参数时，利用了超参数，参数更新公式是 其中，为学习率，超参数为，为参数，(−1 )为损失函数的梯度。...③tf.train.AdamOptimizer()是利用自适应学习率的优化算法，Adam 算法和随 机梯度下降算法不同。随机梯度下降算法保持单一的学习率更新所有的参数，学 习率在训练过程中并不会改变。
接下来，探讨如何在扩展训练规模的过程中，最大化计算效率，同时确保激活值、参数、梯度和优化器状态的显存需求在限制范围内。...ZeRO-1：优化器状态分区 在ZeRO-1中，优化器状态被分成N_d等份，N_d是数据并行度。在优化步骤中，只有1/N_d的权重会被更新。 对梯度执行reduce-scatter操作。...张量并行 当激活值内存占用超过预算时，ZeRO就会遇到瓶颈。张量并行是在ZeRO基础上，针对激活内存超预算问题的优化技术。 利用矩阵乘法特性，通过按列或按行分区，将张量分布到多个GPU上计算。...列线性需广播输入矩阵、分割权重矩阵列，用all-reduce组合结果；行线性要分割权重矩阵行和输入，分别使用scatter和all-reduce操作。...张量并行能减少矩阵乘法激活内存，在多GPU间分布模型参数、梯度、优化器状态，使7B参数模型可在单节点8个GPU上运行。
权重矩阵的连乘：在传统的循环神经网络（RNN）中，梯度需要通过时间步的权重矩阵连乘进行传递。 激活函数的饱和性：常用的激活函数如tanh，其导数在饱和区域接近于零，导致梯度在传递过程中逐渐减小。...长期依赖问题：当序列较长时，梯度在传递过程中可能因为多次乘以小于1的数而逐渐消失，使得网络难以捕捉到长距离的依赖关系。...LSTM的结构特点 细胞状态的添加：LSTM通过引入细胞状态（cell state）这一结构，允许信息在细胞间直接传递，避免了过多的权重矩阵连乘。...门控机制：LSTM包含遗忘门、输入门和输出门，这些门控单元可以控制信息的流动，决定何时读取、更新或忽略细胞状态中的信息 细胞状态的更新是通过加法而非乘法，这意味着梯度不会因为连乘而逐渐减小，从而在一定程度上避免了梯度消失...nn.LSTM类实例化对象主要参数解释: input: 输入张量x. h0: 初始化的隐层张量h. c0: 初始化的细胞状态张量c >>> import torch.nn as nn >>> import
然而，这些变量仅在权重更新时由优化器使用，而在计算梯度的向前和向后过程中不需要。因此，一个优化的解决方案可以在迭代中保持辅助变量的分片，直到检查点或汇总阶段才进行all-gather。...在许多图像和语言模型中，向前和向后传播使用权重作为卷积或矩阵乘法的输入，而卷积或矩阵乘法通常对其输入具有较低的精度要求。...在许多图像和语言模型中，向前和向后传播使用权重作为卷积或矩阵乘法的输入，而卷积或矩阵乘法通常对其输入具有较低的精度要求。...更准确地说，假设权重的总大小为W，辅助变量的总大小为V（优化器特定），向前和向后传播过程中实时激活和梯度的峰值大小为P，那么我们可以在技术上将峰值内存使用从W+V+P减少到 max(W +V/N +P,...在副本数量较大的大规模训练中，权重或梯度张量的分片大小可能非常小。
在反向传播中舍入误差累积可以把这些数字变成0或者 nans; 这会导致不准确的梯度更新，影响你的网络收敛。...2018年ICLR论文 Mixed Precision Training 发现，简单的在每个地方使用 fp16 会“吞掉”梯度更新小于2^-24的值——大约占他们的示例网络所有梯度更新的5% : ?...梯度更新使用 fp16矩阵计算，但更新于 fp32矩阵。这使得应用梯度更新更加安全。 第二，不同的向量操作以不同的速度累积误差，因此要区别对待它们。...乘性增加的损失值产生乘性增加的梯度更新值，“提升”许多梯度更新值到超过fp16的安全阈值2^-24。...只要确保在应用梯度更新之前撤消缩放，并且不要选择一个太大的缩放以至于产生 inf 权重更新(overflowing) ，从而导致网络向相反的方向发散。
首先，我们先了解训练巨大模型的显存和计算效率的挑战，为什么要有流水行并行。 显存与计算效率挑战 在训练巨大模型时，显存和计算效率面临着巨大的挑战，特别是在大规模模型（例如万亿参数模型）的训练过程中。...在模型训练过程中的前向传播时，会记录每一个算子的计算结果，用于反向传播时的梯度计算。...张量并行-TP 张量并行训练是将一个张量沿特定维度分成 N 块，每个设备只持有整个张量的 1/N，同时不影响计算图的正确性。这需要额外的通信来确保结果的正确性。...在张量并行中，每个 GPU 仅处理张量的一部分，并且仅为需要整个张量的操作聚合整个张量。...数据并行-DP 数据集分为n块，每块随机分配到m个设备(worker)中，相当于m个batch并行训练n/m轮，模型也被复制为n块，每块模型均在每块数据上进行训练，各自完成前向和后向的计算得到梯度，对梯度进行更新
这里的输入和权重都是以数学形式（如矩阵或张量）表示的。 1. 输入数据：在深度学习中，原始数据（如文字、图片等）需要被转换成模型可以处理的数学形式。这通常意味着将数据编码为数值矩阵或张量。...迭代优化： 通过优化的方式调整模型参数，以最小化训练集上的损失函数。 在每次迭代中，计算损失函数关于模型参数的梯度，并使用优化算法（如梯度下降）更新参数。...损失函数 初始化模型参数： 接下来，我们需要初始化模型的参数。这些参数将在训练过程中通过优化算法进行更新，以最小化损失函数。 选择优化算法：梯度下降 为了最小化损失函数，我们需要选择一个优化算法。...梯度下降 迭代更新参数：反向传播计算梯度 使用选定的优化算法，我们开始迭代地更新模型参数。在每次迭代中，我们计算损失函数关于模型参数的梯度，并按照梯度的相反方向更新参数。...学习率 评估模型性能： 在训练过程中或训练结束后，我们需要评估模型的性能。这通常通过使用验证集或测试集来计算模型的准确率、召回率、F1分数等指标来完成。
class TextLineReader: 一种读取器，它输出由换行符分隔的文件的行。class UnconnectedGradients: 控制当y不依赖于x时梯度计算的行为。....): 返回张量的对角线部分。digamma(...): 计算，的导数(的绝对值的对数)dimension_at_index(...): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。....): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。disable_eager_execution(...): 禁用急切的执行。....): 将任何类似字符串的python输入类型转换为unicode。dimension_at_index(...): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。....): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。forward_compatibility_horizon(...): 上下文管理器，用于测试生成的图的正向兼容性。
然后，在特定任务的数据集上进行微调，以适应特定应用场景。...模型参数是指在机器学习和深度学习模型中可学习的权重和偏置等变量。在训练过程中，通过优化算法（如梯度下降）来调整这些参数，以最小化模型预测值与实际值之间的差距。...每个设备使用其所分配的数据子集训练模型副本，然后通过通信协议（如 AllReduce 操作）同步梯度更新。...张量并行 张量并行（Tensor Parallelism）：将计算图中的层内的参数切分到不同设备，即层内并行，称之为张量模型并行。以一般的矩阵乘法为例，假设我们有 C = AB。...在数据并行训练中，AllReduce 用于在计算设备之间同步权重梯度更新。常用的 AllReduce 实现有 NVIDIA NCCL、Intel MPI、OpenMPI 等。
梯度积累与微批 梯度累积是一种在训练过程中虚拟增加批大小的方法，当可用的 GPU 内存不足以容纳所需的批量大小时，这是非常有用的。并且这种方法只会在运行时产生影响，建模性能并不会受到影响。...梯度累积中，每批计算的量较小，并在多次迭代中累积梯度（通常求和或求平均），而不是在每个批次之后立刻更新模型权重。一旦累积的梯度达到目标「虚拟」批大小，模型权重就会用累积的梯度更新。...因此，需要一种更先进的分布式多 GPU 策略，称为完全共享数据并行（FSDP），该策略利用数据并行性和张量并行性在多个设备上共享大权重矩阵。...然后，收集梯度并对所有 GPU 进行平均。 然后使用平均梯度来更新模型的参数。 这种方法的主要优点是速度块。...然而，张量并行性允许通过分解模型并将其分布在多个设备上来训练对于单个 GPU 来说可能太大的模型。 具体来说，其原理和矩阵乘法相似。按行或按列都可以对模型进行拆解。
相反，在训练过程中 32 位和 16 位操作之间切换，因此称为「混合」精度。...这一步计算损失函数相对于网络权重的梯度（偏导数），这些梯度用于在优化过程中更新权重。 将梯度转换回 FP32：在计算得到 FP16 格式的梯度后，将其转换回较高精度的 FP32 格式。...乘学习率并更新权重：以 FP32 格式表示的梯度乘以学习率将用于更新权重（标量值，用于确定优化过程中的步长）。 步骤 4 中的乘积用于更新原始的 FP32 神经网络权重。...所有的 GPU 独立地对模型进行前向传播和反向传播，计算各自的局部梯度。 收集并对所有 GPU 的梯度求平均值。 平均梯度被用于更新模型的参数。...而张量并行允许训练那些对单个 GPU 而言可能过大的模型，通过将模型分解并分布到多个设备上进行训练。 张量并行是如何工作的呢？想象一下矩阵乘法，有两种方式可以进行分布计算 —— 按行或按列。
2.张量 张量是什么，一上来我也一脸懵逼，看了解释之后，嗯嗯。 张量可以看作是向量、矩阵的自然推广，用张量来表示广泛的数据类型。 规模最小的张量是0阶张量，即标量，也就是一个数。...当我们把一些数有序的排列起来，就形成了1阶张量，也就是一个向量 如果我们继续把一组向量有序的排列起来，就形成了2阶张量，也就是一个矩阵 把矩阵摞起来，就是3阶张量，我们可以称为一个立方体，具有3个颜色通道的彩色图片就是一个这样的立方体...每次的参数更新有两种方式。（我也不知道这个词为神魔出现在这里） 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。...为了克服两种方法的缺点，现在一般采用的是一种折中手段，mini-batch gradient decent，小批的梯度下降，这种方法把数据分为若干个批，按批来更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向...epochs就是训练过程中数据将被“轮”多少次。
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