前言 训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况： 遇到这样的现象，通常有以下几个原因导致： 梯度爆炸造成Loss爆炸 原因很简单，学习率较高的情况下，...损失函数也是有可能导致输出nan，尤其是在我们自己设计损失函数的时候。...这种情况通过发生在训练集和验证集是两个截然不同的分布的时候，这是在训练集中学习到的均值和方法在验证集中是没有作用反而会捣乱。...但是假如我们使用了batch_norm层，并且数据的分布极不规律(使用shuflle和不使用shuffle读取的数据顺序的信息分布完全不同)，那么在训练阶段训练好的模型(使用shuffle)，在预测阶段使用的时候...在GPU上和CPU上表现并不同 还有种可能的情况，也是没办法的情况，该深度学习框架存在Bug –> 在GPU上运行损失爆炸，但移动到CPU上可能就没有问题，这时候该怎么办么？
与此同时，CV 社区已经从评估随机初始化网络在特定数据集 (如 ImageNet) 上的性能转变为评估从网络收集的大型通用数据集上预训练的网络的性能。...尽管 ViTs 在计算机视觉方面的成功令人印象深刻，但在我看来，没有强有力的证据表明，在公平评估时，预训练的 ViT 优于预训练的 ConvNets。」...如下图 2 所示，验证损失与训练模型的计算预算呈线性关系，这与使用 Transformer 进行语言建模（Brown et al., 2020; Hoffmann et al., 2022）时观察到的双对数...最佳模型大小和最佳 epoch 预算（实现最低验证损失）都会随着计算预算的增加而增加。 下图 3 绘制了 3 个模型在一系列 epoch 预算中观察到的最佳学习率（最大限度地减少验证损失）。...最后，本文注意到，预训练的 checkpoints 在 JFT-4B 上实现了最低的验证损失，然而微调后并不总能在 ImageNet 上实现最高的 Top-1 准确率。
这些技术使得在消费类硬件上训练这样的模型成为可能。...97% 分类准确率的同时减少峰值内存消耗： 06_sgd-with-scheduler.py 的结果 在目标设备上创建模型 在 PyTorch 中实例化模型时，通常是首先在 CPU 设备上创建它，然后将它转移到目标设备上...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。...由于每个 GPU 都在与其他 GPU 同时处理一个独特的小批量数据，因此可以在更短的时间内在更多数据上训练模型。这可以显著减少训练模型所需的时间，尤其是在使用大型数据集时。...当将这些技术应用于 ViT 时，单个 GPU 上减少了 20 倍的内存消耗。可以看到，跨 GPU 的张量分片甚至可以降低内存消耗。
机器之心报道 机器之心编辑部 来自谷歌的研究团队表明，将傅里叶变换取代 transformer 自监督子层，可以在 GLUE 基准测试中实现 92% 的准确率，在 GPU 上的训练时间快 7 倍，在 TPU...更令人惊讶的是，研究者发现采用标准的、非参数化的傅里叶变换替代自注意力子层，可以在 GLUE 基准测试中实现 92% 的 BERT 准确率，在 GPU 上的训练时间快 7 倍，在 TPU 上的训练时间快...的 BERT 准确率，在 GPU 上的训练时间快 7 倍，在 TPU 上的训练时间快 2 倍。...仅包含两个自注意子层的 FNet 混合模型在 GLUE 基准上可达到 97％的 BERT 准确率，但在 GPU 上的训练速度快近 6 倍，而在 TPU 上则是 2 倍。...由下表 3 可得，尽管线性模型和 FNet 训练的精确率略低，但它们明显快于 BERT——在 TPU 上大约快 2 倍，在 GPU 上大约快 7 倍。 ?
单节点/多 GPU 设置的并行化策略 在单节点上使用多个 GPU 训练模型时，您选择的并行化策略可能会显著影响性能。...在使用 TPU VM 时，您直接连接到 TPU 连接的机器，就像在 GPU VM 上进行训练一样。TPU VM 通常更容易使用，特别是在处理数据管道时。所有上述警告不适用于 TPU VM！...在 JAX 中，它是唯一的编译器，而在 TensorFlow 中是可选的（但在 TPU 上是强制的！）。...NumPy 或 PyTorch 中完全正常，但在 XLA 中会出错！...，但在计算均值时将被屏蔽的位置在分子和分母中归零，从而获得与第一个块完全相同的结果，同时保持 XLA 兼容性。
tpu_num_cores (int, optional) — 在 TPU 上训练时，TPU 核心的数量（由启动脚本自动传递）。...tpu_num_cores (int, optional) — 在 TPU 上训练时，TPU 核心的数量（由启动脚本自动传递）。...通常情况下，这种情况发生在模型没有在 fp16 混合精度下进行预训练时（例如，bf16 预训练模型经常出现这种情况）。这样的模型可能会溢出或下溢，导致NaN损失。...各种减少操作可能会导致很大的损失，例如当梯度在多个 GPU 上平均时，如果通信使用 fp16 或 bf16，则结果可能会有损失-因为在低精度下相加多个数字时结果并不精确。...训练和/或评估/预测损失为 NaN 当一个以 bf16 混合精度模式预训练的模型尝试在 fp16 下使用时，通常会发生这种情况（无论是否使用混合精度）。
---- 二、caffe训练时Loss变为nan的原因 本节转载于公众号平台：极市平台 1、梯度爆炸 原因：梯度变得非常大，使得学习过程难以继续 现象：观察log，注意每一轮迭代后的loss...设置clip gradient，用于限制过大的diff 2、不当的损失函数 原因：有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。...现象：观测训练产生的log时一开始并不能看到异常，loss也在逐步的降低，但突然之间NaN就出现了。 措施：看看你是否能重现这个错误，在loss layer中加入一些输出以进行调试。...丢弃的神经元在训练阶段的前向传播和后向传播阶段都不起作用：因为这个原因，每当一个单一的神经元被丢弃时，训练阶段就好像是在一个新的神经网络上完成。...inf与其他任何数值的和都是inf，softmax在做除法时任何正常范围的数值除以inf都会变为0。然后求loss时log一下就出现了87.3356这样的值。
它实际上是图像分类的一个参考点，虽然参考实现是公开的，但目前还没有一个支持在云TPU和多个GPU上训练的单一实现。...性价比 上面我们也提到过，谷歌云TPU2一组有四块芯片，目前只在谷歌云上才能用到。 当需要进行计算时，我们可以将它与虚拟机相连。考虑到谷歌云上不支持英伟达V100，所以其云服务只能来自AWS。...目前，这个数据集中的类别已经细分到了1000种，包含了130万张训练图片，5万张验证图片。 我们在batch size为1024的情况下进行训练，进行了90次迭代后在验证集上对比双方的结果。...△ 在验证集上，两种方法实现Top-1精准度的表现 可以看出，图表中有一段精准度陡增，和学习速率高度同步。TPU实现的收敛表现更好，最后到第86次训练时，准确率可以达到76.4%。...GPU的表现就被甩在了后面，第84次训练后达到了75.7%的准确率，而TPU早在第64次训练时就达到了这个水平。 TPU有更好的表现，很可能要归功于前期的预处理和数据增强。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 对于PyTorch开发者来说，Google Colab上的TPU资源不能用，恐怕是最遗憾的事情了。...过去一直有PyTorch用户试图在Colab上薅羊毛，但是都没有太成功的。 现在福利来了，一个叫做Pytorch Lightning的项目，可以让你几乎修改代码的情况下用上TPU。 ?...二者代码大致相同，只是将PyTorch代码组织为4个函数： prepare_data：此函数负责处理下载数据，确保使用多个GPU时，不会下载多个数据集或对数据进行双重操作。...以这种方式进行构造训练、验证、测试集，可以让你非常清楚如何操作数据。 接下来是优化器的选择，比如选择Adam。两者的代码还是几乎完全相同，不过后者把pytorch_model改成了self。 ?...至于损失函数，对于n向分类，要使用交叉熵损失。二者代码又几乎一致相同，后者多出一个self。 ? 在训练上，PyTorch Lightning的代码更简洁一点。
一个深度学习文档分享一下，很简单，但思路不错，在个人项目上也可以按照需求变化数据集来实现CNN回归计算。...归一化有助于使用梯度下降来稳定和加速网络训练。如果数据规模太小，那么损失可能会变成NaN，并且在培训期间网络参数可能会出现分歧。...使用批处理规范化层对每个卷积和完全连接层的输出进行规范化。 3、响应。如果使用批处理规范化层对网络末端的层输出进行规范化，则在开始训练时对网络的预测进行规范化。...如果存在兼容的 GPU，此命令会使用 GPU。否则，trainNetwork 将使用 CPU。在 GPU 上进行训练需要具有 3.0 或更高计算能力的支持 CUDA® 的 NVIDIA® GPU。...%% 训练网络——Options %% Train for 30 epochs 学习率0.001 在20个epoch后降低学习率。 %% 通过指定验证数据和验证频率，监控培训过程中的网络准确性。
，其包含来自训练周期的损失和度量值。...在训练模型时，您可以构建计算图，运行图以进行训练，并评估图以进行预测。重复这些任务，直到您对模型的质量感到满意为止，然后将图与学习的参数一起保存。在生产中，图是从文件构建或恢复的，并使用参数填充。...当我们在 TensorFlow 中构建和训练模型时，有时我们会得到不同类型的错误，或者模型不能按预期工作。...例如，您经常看到自己陷入以下一种或多种情况： 在损失和指标输出中得到了 NaN 即使经过多次迭代，损失或其他指标也没有改善 在这种情况下，我们需要调试使用 TensorFlow API 编写的代码。...为了在 TPU 上构建模型，使用以下三个 TPU 特定的 TensorFlow 模块： tpu_config：tpu_config模块允许您创建配置对象，其中包含有关将运行模型的主机的信息。
其次，在TPU上选择batch size为8的倍数太大了，数据将被填充，并且会浪费大量的计算。 我认为即使在GPU上，padding也会有影响，可能会留下潜在的性能改进空间。...不过现在矩阵在 GPU 上的乘法并不完全如此，GPU 上的矩阵乘法还包括tiling 如果使用带有 Tensor Cores 的 GPU，例如英伟达 V100，当矩阵维度 (M、N 和 K）与 16...多GPU训练 前两个基准测试评估了在单个GPU上的训练性能，转到多GPU上结果是否会有不同？ 可以看到，这一次，2次方和8次方的批处理规模（256）并不比257快。...此外 Wightman 指出，在使用 TPU 时batch size至关重要，不过作者表示他无法轻松地访问到 TPU，所以也就没做基准测试。...就我个人而言，我发现最佳batch size高度依赖于神经网络架构和损失函数。例如，在最近一个使用相同ResNet架构的研究项目中，我发现最佳批次大小可以在16到256之间，完全取决于损失函数。
基于这些个体在目标任务上描述的神经网络的训练为它们分配适应度（fitness），再在任务的验证集上评估它们的表现。...被选中的亲本使自身基因编码发生突变（编码字段随机改变为不同的值）以产生子模型。然后，通过在目标任务上的训练和评估，像对待初始种群一样为这些子模型分配适应度。...表 2：在 8 块英伟达 P100GPU 上的编码器-解码器 WMT'14 对比。基于可用资源，每个模型训练 10-15 次。困惑度在验证集上进行计算，BLEU 在测试集上计算。 ?...表 3：在 16 块 TPU v.2 上训练的 Transformer 和 ET 的对比。在 Translation 任务上，困惑度是在验证集上计算的，BLEU 是在测试集上计算的。...在 WMT『14En-De 验证集上强化的 Transormer 和 ET 困惑度在第 6 和第 7 列中，第 7、8 列展示了无增强基础模型困惑度均值和增强模型困惑度均值之间的不同。
谷歌的这一举动被视为对苹果自研处理器模式的靠拢，从“原生系统+最主流旗舰芯片”变为“原生系统+自研芯片”，谷歌的用意肯定不仅是想摆脱高通芯片的钳制，更重要的是想通过自研芯片实现更好的软硬件结合，使得安卓系统在自家硬件上发挥更大的性能优势...在2017年谷歌公布的第二代TPU上，其浮点运算能力高达每秒180万亿次，既可以用于推理，也可以用做训练。...因此，谷歌计划使用现成的GPU用于模型训练，而快速开发一款专用的集成电路芯片用于推理。 后来我们知道这一专用定制芯片就是TPU，而这一快速开发的周期仅仅是15个月。...另外，尽管芯片的布局规划的设计进程在加快，但在包括芯片功耗、计算性能和面积等多个目标的优化能力上仍然存在限制。...与典型的深度学习不同，强化学习系统不会使用大量标记的数据进行训练。相反，神经网络会边做边学，并在成功时根据有效信号调整网络中的参数。
对于Tensor: 和nn.Module不同，调用tensor.cuda()只是返回这个tensor对象在GPU内存上的拷贝，而不会对自身进行改变。...This might be caused by insufficient shared memory (shm) 出现这个错误的情况是，在服务器上的docker中运行训练代码时，batch size设置得过大...多GPU的处理机制 使用多GPU时，应该记住pytorch的处理逻辑是： 1)在各个GPU上初始化模型。 2)前向传播时，把batch分配到各个GPU上进行计算。...3)得到的输出在主GPU上进行汇总，计算loss并反向传播，更新主GPU上的权值。 4)把主GPU上的模型复制到其它GPU上。...训练时损失出现nan的问题 最近在训练模型时出现了损失为nan的情况，发现是个大坑。暂时先记录着。 可能导致梯度出现nan的三个原因： 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan.
但是一旦研究变得复杂，并且将诸如多GPU训练，16位精度和TPU训练之类的东西混在一起，用户很可能会引入错误。 PyTorch Lightning完全解决了这个问题。...同样，除了将PyTorch代码组织为4个函数之外，代码完全相同： prepare_data 此功能处理下载和任何数据处理。此功能可确保当您使用多个GPU时，不会下载多个数据集或对数据进行双重操作。...训练和验证循环 汇总了训练所需的所有关键要素： 模型（3层NN） 数据集（MNIST） 优化器 损失 现在，执行一个完整的训练例程，该例程执行以下操作： 迭代多个时期（一个时期是对数据集D的完整遍历）...即使模型很简单，也不会像开始做更高级的事情那样，例如使用多个GPU，渐变裁剪，提早停止，检查点，TPU训练，16位精度等……代码复杂性将迅速爆炸。...附加功能 但是Lightning以开箱即用的东西（例如TPU训练等）而闻名。 在Lightning中，可以在CPU，GPU，多个GPU或TPU上训练模型，而无需更改PyTorch代码的一行。
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