无论是在含有 1.5 亿个参数的语言模型（如 OpenAI 的大型生成预训练 Transformer 或最近类似的 BERT 模型）还是馈入 3000 万个元素输入的元学习神经网络（如我们在一篇 ICLR...这个问题有一个简单的解决方法：梯度累积。 ? 梯度下降优化算法的五个步骤。...累积梯度意味着，在调用 optimizer.step() 实施一步梯度下降之前，我们会对 parameter.grad 张量中的几个反向运算的梯度求和。...解决方案是使用梯度检查点（gradient-checkpointing）来节省计算资源。 基本思路是沿着模型将梯度在小组件中进行反向传播，以额外的前馈传递为代价，节约存储完整的反向传播图的内存。...充分利用多 GPU 机器 现在我们具体来看如何在多 GPU 上训练模型。 在多 GPU 服务器上训练 PyTorch 模型的首选策略是使用 torch.nn.DataParallel。
人们普遍认为，机器学习之所以能够快速发展，是因为研究者们使用了第三方框架（如PyTorch、TensorFlow）来解析ML代码。...内存和计算成本特征最终取决于AD系统实现的功能，如利用稀疏性。 成本可以通过假设基本操作的计算复杂性来分析，如存储、加法、乘法和非线性操作。...正向梯度下降 他们构建了一个正向梯度下降（FGD）算法，用正向梯度g代替标准梯度下降中的梯度∇f（算法1）。...笔者认为，正向梯度算法是可以应用到其他基于梯度算法的优化算法系列中的。 3 实验 研究者在PyTorch中执行正向AD来进行实验。...他们把正向梯度模式应用在各类随机梯度下降（SGD）优化中，最后的结果充分证明了：一个典型的现代机器学习训练管道可以只使用自动微分正向传播来构建。
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我们在训练神经网络时， 有时会发现自己的网络学习不到东西，loss不下降或者下降很慢，这时除了检查修改学习率以外还有可能是碰见了梯度消失的问题。...检查是否发生梯度消失最好的方法其实就是将梯度值打印出来，这里就讲讲如何在pytorch中打印出隐藏层的参数。...利用pytorch中register_hook函数可以打印出梯度，下面官方文档对这个函数的例子： >>> v = Variable(torch.Tensor([0, 0, 0]), requires_grad...v是输入，这里计算的是v的梯度。...通过name_str来选择打印哪一层的参数，再对parameters调用register_hook方法即可打印出该层参数。在这里我打印的是第二个全连接层的参数的梯度。
ActNN：2 bit 激活压缩训练 在训练一个多层神经网络时，在前向传播中，每一层的中间结果都要被存下来用于计算反向传播的梯度。...这些中间结果，又被叫做「激活值」（activation)，实际上占据了大部分的内存消耗，尤其是在 batch size 较大或者输入图片较大的时候。ActNN 的原理是就是压缩这些激活值来节省内存。...第一，存在一个随机化的量化策略，使得使用有损量化压缩后，估计出的有损梯度是原梯度的一个无偏估计。 ? 在这一条件下，我们套用已有的随机梯度下降收敛性定理，得出最后收敛时的误差会被梯度的方差所限制。...第二，我们推导出了使用量化压缩之后，随机梯度下降计算出的梯度的方差。 ? 等号右边的第一项是随机梯度下降在 minibatch 采样时产生的方差，等号右边的第二项是有损压缩额外引入的方差。...用户只需将模型里的所有 PyTorch nn.Module 替换成 ActNN 对应的 Module （如把 nn.Conv2d 替换成 actnn.Conv2d)，即可节省内存，不需要更改其他代码。
Torch.optim：这个模块提供了各种优化算法，如梯度下降、Adam、RMSProp 等，用于训练神经网络模型。4....梯度下降（Gradient Descent）：梯度下降是一种简单的优化算法，它通过乘以一个正则化项来更新模型的参数。...在 PyTorch 中，我们可以使用 `torch.optim.GradientDescent` 类实现梯度下降。2....随机梯度下降（Momentum）：随机梯度下降是一种改进的梯度下降算法，它引入了动量概念，使得模型参数更新具有惯性。...在 PyTorch 中，我们可以使用 `torch.optim.SGD` 类实现随机梯度下降。3.
这是「PyTorch: Zero to GANs」系列教程的第二篇，介绍了在 PyTorch 中实现线性回归和梯度下降的基本方法。 这篇文章将讨论机器学习的一大基本算法：线性回归。...计算梯度 使用 PyTorch，我们可以根据权重和偏置自动计算 loss 的梯度和导数，因为它们已将 requires_grad 设置为 True。 ? 这些梯度存储在各自张量的 .grad 属性中。...使用梯度下降调整权重和偏置 我们将使用梯度下降优化算法来降低损失和改善我们的模型，步骤如下： 生成预测 计算损失 根据权重和偏置计算梯度 按比例减去少量梯度来调整权重 将梯度重置为零 下面我们一步步地实现...我们为梯度乘上了一个非常小的数值（这个案例中为 10^-5），以确保我们不会改变权重太多，因为我们只想在梯度的下降方向上迈出一小步。这个数值是这个算法的学习率（learning rate）。...只是简单地使用梯度下降来稍微调整权重和偏置，我们就已经实现了损失的显著下降。 多次训练 为了进一步降低损失，我们可以多次使用梯度重复调整权重和偏置的过程。一次迭代被称为一个 epoch。
这些反馈被称为“文本梯度”，以信息丰富且可解释的自然语言形式提供，告诉你应该如何修改变量来改进系统。这与传统的AutoGrad方法不同，后者需要访问神经网络层内的张量。...你可以使用两个LLM，一个作为教师（如GPT-4），另一个作为学生（如GPT-3）。 它能够识别并描述GPT-3.5在特定任务中的不足之处，然后通过一系列自我改进循环来优化提示。...这种反馈过程通过自然语言梯度的描述，模拟了数值优化中的梯度下降。 以一个实例来说，初始提示可能是：“请回答一个推理问题，按步骤思考，最后一行格式为：答案：值。”...在TextGrad中，输入是变量，模型是黑箱LLM，损失是文本损失，我们只能操作专有LLM的输入和输出，优化器是文本梯度下降模块。 有兴趣的朋友可以去试试TextGrad，看看它如何优化你的AI任务。...代码实现与使用 现在，我们有了一个非常简单的PyTorch扩展，能够自动完成这一过程。最终结果是，使用TextGrad编写代码一周后，发现其在逻辑推理任务中的表现显著优于DSPy。
我们使用叫做梯度下降法的流程来寻找这一最低值。梯度是损失函数的斜率，指向变化最快的方向。要以最短的时间找到最低值，我们需要沿着梯度（向下）前进。可以将这一过程看做沿着最陡的路线下山。...反向传播 对于单层网络，梯度下降法实现起来很简单。但是，对于更深、层级更多的神经网络（例如我们构建的网络），梯度下降法实现起来更复杂。我们通过反向传播来实现，实际上是采用的微积分中的链式法则。...在网络的前向传递过程中，我们的数据和运算从右到左。要通过梯度下降法训练权重，我们沿着网络反向传播成本梯度。从数学角度来讲，其实就是使用链式法则计算相对于权重的损失梯度。 ?...我们使用此梯度和学习速率 α 更新权重。 ? 对于训练步骤来说，首先我们需要定义损失函数。在 PyTorch 中，通常你会看到它写成了 criterion 形式。...对于训练，我们需要权重的梯度与成本。 使用PyTorch，我们通过网络向前运行数据来计算成本，然后向后计算与成本相关的梯度。 一旦我们得到了梯度，我们就可以做出梯度下降步骤。 未完待续。。。
之后我们会涉及基于梯度的方法以及这些方法是如何被应用到传统神经网络中的反向传播算法中。最后，我们会学习如何使用PyTorch实现一个神经网络以及讨论一种反向传播的更广义的形式。...然后我们将继续介绍随机梯度下降算法以及它和全批次梯度下降算法比较下的表现。...我们使用卷积核的关键是通过堆叠和滑动。我们先通过手写推导理解一维卷积，然后使用PyTorch学习卷积核的维度以及一维和二维卷积例子中的输出宽度。...更多地，我们使用PyTorch学习自动梯度和自定义梯度是如何运作的。 第六周 讲座A部分：我们讨论过卷积神经网络的三个应用。我们从数字识别开始，然后到5位邮政编码识别。...在「物体识别」中，我们讨论了如何在面部检测设置中使用多尺度体系结构。最后,我们看到卷积网也在机械人视觉系统和在城市环境中的「图像语义分割」中，這些也作为其中之一的具体例子中实际用到。
该网络将有一个单一的隐藏层，并将使用梯度下降训练，通过最小化网络输出和真正 结果的欧几里得距离，来拟合随机生成的数据。...loss.backward() # 使用梯度下降更新权重。...loss.backward() # 使用梯度下降更新权重。...对于随机梯度下降(SGD/stochastic gradient descent)等简单的优化算法来说，这不是一个很大的负担，但在实践中，我们经常使用AdaGrad、RMSProp、Adam等更复杂的优化器来训练神经网络...# 用平凡的随机梯度下降训练这个奇怪的模型是困难的，所以我们使用了momentum方法。
本文通过logistic回归模型来介绍Pytorch的自动求导机制。首先，本文介绍了tensor与求导相关的属性。...其次，通过logistic回归模型模型来帮助理解BP算法中的前向传播以及反向传播中的导数计算。 以下均为初学者笔记，若有错误请不吝指出。...神经网络训练的总体过程如下：先由输入层逐级前向传播计算loss输出，再有输出层loss反向计算各层梯度传播误差，以此更新各层的权值参数w和阈值参数b。...epoch: {}, loss: {}'.format(e, loss.data.item())) print(w) print(b) ''' 每500次迭代打印出输出结果，我们看到损失函数在迭代中逐步下降...0.06583743542432785 epoch: 9000, loss: 0.06202460825443268 epoch: 9500, loss: 0.05861698091030121 至此，手动实现梯度下降
配置Python环境 基于Mac环境下的安装 两种方法： 1）使用homebrew工具在命令行中输入brew install python3，敲击回车即可自动安装（homebrew可在homebrew...echo $PATH 输入python默认进入python2.7 exit()退出当前的python 查找所需python版本的路径，Mac下使用which： 如whichis python3，敲击回车会返回...在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。...在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降方法，分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。 ...1.numpy和pytorch实现梯度下降法 梯度下降法的一般步骤 （1）设定初始值 （2）求取梯度 （3）在梯度方向上进行参数的更新 numpy实现 import matplotlib.pyplot
引言 很多人在使用pytorch的时候都会遇到优化器选择的问题，今天就给大家介绍对比一下pytorch中常用的四种优化器。SGD、Momentum、RMSProp、Adam。...中随机选取一个样本 ? 。模型参数为 ? ，代价函数为 ? ，梯度为 ? ，学习率为 ? ，则使用随机梯度下降法更新参数表达式为： ? 其中， ? , ? 表示随机选择的一个梯度方向， ?...比如每次从百万数据样本中，取几百个数据点，算一个SGD梯度，更新一下模型参数。相比于标准梯度下降法的遍历全部样本，每输入一个样本更新一次参数，要快得多。...2 标准动量优化算法（Momentum） 算法介绍 使用动量(Momentum)的随机梯度下降法(SGD)，主要思想是引入一个积攒历史梯度信息动量来加速SGD。...3 RMSProp算法 算法介绍 与动量梯度下降一样，都是消除梯度下降过程中的摆动来加速梯度下降的方法。 梯度更新公式： ? ? ? ?
本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络。即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能。...利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构。 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.optim)来优化神经网络中的参数，如权值参数w和阈值参数b。...(5): Softmax(dim=1) )''' Configure Loss Function and Optimizer note: torch.optim库中封装了许多常用的优化方法，这边使用了最常用的随机梯度下降来优化网络参数...例子中使用了交叉熵损失作为代价函数，其实torch.nn中也封装了许多代价函数，具体可以查看官方文档。对于pytorch中各种损失函数的学习以及优化方法的学习将在后期进行补充。...，计算输出层的输出，进而计算预先定义好的损失（如本例中的交叉熵损失），接着进行误差反向传播，利用事先设置的优化方法（如本例中的随机梯度下降SGD）来更新网络中的参数，如权值参数w和阈值参数b。
为什么使用PyTorch要定义前向传播：在PyTorch中，定义forward函数是为了指定模型如何接收输入并产生输出。PyTorch自动处理反向传播，但需要用户定义前向传播的逻辑。...优化算法： 如梯度下降（及其变体，如SGD、Adam、RMSprop等），用于在训练过程中更新模型的参数。 批量处理： 将数据分成小批量进行训练，可以提高内存效率并有助于提高模型的泛化能力。...数据增强： 通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等）来增加数据多样性，减少过拟合。 模型评估： 使用验证集和测试集来评估模型性能，常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。...在这个过程中，我们会使用 requires_grad 来控制梯度的计算。...可以直接用于GPU操作 outputs = model(inputs.cuda()) 这个示例展示了如何在PyTorch中使用固定内存和异步复制来提高数据传输的效率，以及如何使用DataLoader
除输入层外，其他层中的每个节点都使用非线性激活函数。输入层、传入的数据和激活函数基于所有节点和权重相加从而产生输出。MLP 使用一种称为“反向传播”的方法来优化节点的权重。...有了这些规范目标，通过具体的规范化手段来改变参数值，以达到避免模型过拟合的目的。 5、什么是玻尔兹曼机？ 最基本的深度学习模型之一是玻尔兹曼机，类似于多层感知器的简化版本。...它用于计算反向传播过程中输出层的误差。我们通过神经网络将错误向后推并在不同的训练函数中使用它。 8、什么是梯度下降? 梯度下降是一种最小化成本函数或最小化误差的最优算法。...BN是一种通过对每一层的输入进行规范化，变为平均为0，标准差为1的正态分布，从而提高神经网络性能和稳定性的技术。 16、批量梯度下降和随机梯度下降的区别是什么?...为了防止过拟合和欠拟合，您可以重新采样数据来估计模型的准确性(k-fold交叉验证)，并通过一个验证数据集来评估模型。 18、如何在网络中初始化权值? 一般情况下都使用随机初始化权值。
我们知道a = 1 b = 2，但是现在让我们看看如何使用梯度下降和训练集中的80个点来接近真实值的。 ? 梯度下降法 ? 关于梯度下降的内部运行机制，前面有篇文章来专门说明。...值得一提的是，如果我们使用训练集(N)中的所有点来计算损失，我们是在执行批量梯度下降。如果我们每次都用一个点，那就是随机梯度下降法。在1和n之间的任何其他(n)都是小批量梯度下降的特征。 ?...在我们的例子中，当我们改变两个参数中的一个时，我们的MSE损失变化了多少? ? 步骤3:更新参数 在最后一步，我们使用梯度来更新参数。因为我们试图最小化我们的损失，所以我们反转了更新的梯度符号。...接下来就是使用Numpy用梯度下降来实验线性回归模型的时候了。还没有到PyTorch,使用Numpy的原因有两点： 介绍任务的结构 展示主要的难点，以便能够充分理解使用PyTorch的方便之处。...在下面的代码中，我们创建了一个随机梯度下降(SGD)优化器来更新参数a和b。
分析显存使用情况 用PyTorch分析器，可以了解训练过程中显存的分配方式。显存利用率在训练过程中，会有很大的变化。...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。...拆分主要有两种方法：并行化（张量并行、上下文并向或流水线并行）和共享（如DeepSpeed Zero或PyTorch FSDP）。两种方法相互独立，也可以结合使用！...如DeepSeek V3/R1的DualPipe。 ZeroBubble发现矩阵乘法反向传递中，输入反向操作（B）和权重反向操作（W）可分离，W可在对应B之后灵活安排，用于填补流水线空闲时间。...实际中，专家并行（EP）常与其他并行方式结合使用。因EP仅影响MoE层，不分片输入token，若仅用EP，GPU处理非MoE模块时会有冗余计算。EP高效运行的技巧与模型设计紧密相关。
选自arXiv 作者：Shen Li等 机器之心编译 参与：小舟、杜伟 PyTorch 在学术圈里已经成为最为流行的深度学习框架，如何在使用 PyTorch 时实现高效的并行化？...下面的代码是使用 DDP 模型的示例： ? 梯度下降 研究者阐述了在 PyTorch 上进行分布式数据并行训练的几种梯度降低技术。DDP 中的梯度下降算法已经有了新的改进。...然后，它会使用 AllReduce 聚合通信来号召计算所有进程中每个参数的平均梯度，并且把结果写回梯度 tensor。 初始方案足以完成想要的目标，但存在两项性能缺陷。...DDP 通过让 rank 为 0 的进程获得授权来支持模型缓冲器。 核心梯度下降 开发过程中的主要工作就是梯度降低，它也是 DDP 中决定性能的关键步骤。...接下来，研究者利用 ResNet50 和 BERT 这两个流行的模型度量了 PyTorch DDP 在每次迭代时的延迟和可扩展性，并且大多数实验使用随机生成的合成输入和标签，这对于比较每次迭代时的延迟来说足够了
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