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PyTorch | 加速模型训练的妙招

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。...简而言之，我们追求的是效率。 熟悉 PyTorch profiler 在进行任何优化之前，首先需要了解代码中各个部分的执行时长。...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。...记录这些事件的方法是，将训练过程封装在一个 profiler 的上下文环境中，操作方式如下： import torch.autograd.profiler as profiler with profiler.profile...CPU + CUDA 配置文件如下所示： 立刻识别出任何训练过程中的关键环节： 数据加载 前向传播 反向传播 PyTorch 会在一个独立线程中处理反向传播（如上图所示的线程 16893），这使得它很容易被识别出来

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PyTorch 实战（模型训练、模型加载、模型测试）

本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载...此时拟合目标就变为F(x)，F(x)就是残差： [在这里插入图片描述] * 训练模型 def evalute(model, loader): model.eval() correct...pytorch保存模型的方式有两种： 第一种：将整个网络都都保存下来 第二种：仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法） # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object...), 'params.pkl') model_object.load_state_dict(torch.load('params.pkl')) 可以看到这是我保存的模型： 其中best.mdl是第二中方法保存的...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的，但是还是需要实际的测试这个模型，看它到底学到东西了没有

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    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....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..., x): x = self.model(x) return x model = Modle() model = model.cuda() # 设置在GPU中训练...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

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    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。

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    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。...所以在模型中以16位精度存储所有变量/数字可以改善并修复大部分这些问题，比如显著减少模型的内存消耗，加速训练循环，同时仍然保持模型的性能/精度。...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。

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    深度学习--使用PyTorch训练模型

    这篇讲一下我们如何来利用PyTorch训练图像识别的模型。ok，下面进入正文。先来看一下我们训练的基本步骤吧。一、训练神经网络的基本步骤1 数据准备：首先，我们需要准备好训练数据和验证数据。...在PyTorch中，这通常是通过继承torch.nn.Module类并实现__init__和forward方法来完成的。3 损失函数与优化器：一般来说选择合适的损失函数和优化器是训练神经网络的关键。...损失函数用于衡量模型预测与真实标签之间的差异，而优化器则负责根据梯度更新模型参数。4 训练循环：训练循环包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新四个步骤。...代码中model.parameters()返回模型中所有可训练参数的迭代器，这些参数将被优化器更新。lr=0.001设置了学习率的初始值为0.001。学习率是一个超参数，它决定了参数更新的步长大小。...如果效果不错，我们就可以保存模型了：torch.save(model.state_dict(), 'mytest.pth')这就是一个完整的使用PyTorch训练模型的流程了，从导入库，数据加载到模型训练

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    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。...分batch训练 A) 拷贝模型到每个GPU中，B) 给每个GPU一部分batch 第一种方法被称为“分batch训练”。该策略将模型复制到每个GPU上，每个GPU获得batch的一部分。...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。

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    Pytorch的基本介绍及模型训练流程

    特点 动态计算：这是PyTorch别于Tensorflow, caffe等框架最大的一点。神经网络在运行时定义创建，并且可以随时查看训练中的tensor值，快速学习网络。...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，...，其主要作用是作为nn.Module中的可训练参数使用。...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

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    PyTorch中的多GPU训练：DistributedDataParallel

    在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP） ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型...这里使用的版本为：python 3.8、pytorch 1.11、CUDA 11.4 如上图所示，每个 GPU 将复制模型并根据可用 GPU 的数量分配数据样本的子集。...在下面的示例中，调用该方法的所有衍生进程都将具有从 0 到 3 的rank值。我们可以使用它来识别各个进程，pytorch会将rank = 0 的进程作为基本进程。...对于多卡训练在初始化模型后，还要将其分配给每个GPU。...由于DDP各进程中的模型,初始参数一致 (初始时刻进行一次广播),而每次用于更新参数的梯度也一致的,所以各进程的模型参数始终保持一致。

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    使用Pytorch训练手语识别模型

    本文将介绍 腾讯云 GPU服务器 GPU计算型GN8 上进行的Pytorch模型训练。...Nvidia驱动安装 step1:禁用nouveau 创建blacklist-nouveau.conf sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 在文件中写入...miniconda网址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 复制需要的版本下载链接，使用 wget 可以下载软件包 三、模型训练 这一部分主要配置...同时也感谢各位前辈的指点和帮助，在使用服务器过程中，我遇到了一些问题，在官方前辈的解答和大佬群友们的帮助下成功解决，很喜欢这样的工作学习氛围，共同进步、携手同行。...一个月的使用时间，让我解决了一大部分论文所需的实验，衷心感谢提供支持的腾讯云平台以及幕后付出的所有前辈。 目前达到的最佳实验结果（WER）：26.1%

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    PyTorch 2.0 实操，模型训练提速！

    在 163 个开源模型中，该团队发现使用 2.0 可以将训练速度提高 38-76%。...这是自混合精度训练问世以来最令人兴奋的事情！” 在研究支持 PyTorch 代码通用性的必要条件时，一个关键要求是支持动态形状，并允许模型接受不同大小的张量，而不会在每次形状变化时引起重新编译。...真实模型示例 以 PyTorch Hub 中的 resnet50 为例： 实际运行中会发现，第一次运行速度很慢，这是因为模型正在被编译。...也可以试试 aot_cudagraphs 或 nvfuser Hugging Face 模型示例 PyTorch 社区经常使用 transformers 或 TIMM 的预训练模型： https://...这里我们直接从 HuggingFace hub 下载一个预训练的模型，并进行优化： 如果从模型中删除 to(device="cuda:0") 和 encoded_input ，PyTorch 2.0

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    Pytorch中多GPU训练指北

    前言 在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。...Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。...这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练不同，我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedParallel，后者为多主机多GPUs的训练方式，但是在实际任务中...[0,1]： 在我们设备中确实存在多卡的条件下，最简单的方法是直接使用torch.nn.DataParallel将你的模型wrap一下即可： net = torch.nn.DataParallel(model...synchronize() # 将模型移至到DistributedDataParallel中，此时就可以进行训练了 if is_distributed: model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel

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    NLP 中的对抗训练（附 PyTorch 实现）

    对抗样本一般需要具有两个特点： 相对原始输入，所添加的扰动是微小的 能使模型犯错 对抗训练的基本概念 GAN 之父 lan Goodfellow 在 15 年的 ICLR 中第一次提出了对抗训练的概念，...实验结果显示，在很多任务中，在 Embedding 层进行对抗扰动能有效提高模型的性能 Fast Gradient Method（FGM） 上面提到，Goodfellow 在 15 年的 ICLR 中提出了...可以发现在 Baseline 和 Random 的情况下，good 和 bad 出现在了彼此的邻近词中，而喂给模型经过扰动之后的 X-adv 之后，也就是 Adversarial 这一列，这种现象就没有出现...另外还有一些对抗训练算法，读者有兴趣可以查看一文搞懂 NLP 中的对抗训练以及对抗训练的理解，以及 FGM、PGD 和 FreeLB 的详细介绍这两篇文章 References Adversarial...中的对抗训练 + PyTorch 实现 一文搞懂 NLP 中的对抗训练 关于 Adversarial Training 在 NLP 领域的一些思考

    3.5K50

    PyTorch中Transformer模型的搭建

    而1.2版中一个重要的更新就是把加入了NLP领域中炙手可热的Transformer模型，这里记录一下PyTorch中Transformer模型的用法（代码写于1.2版本，没有在1.3/1.4版本测试）。...简介 ---- 也许是为了更方便地搭建Bert，GPT-2之类的NLP模型，PyTorch将Transformer相关的模型分为nn.TransformerEncoderLayer、nn.TransformerDecoderLayer...搭建模型的时候不一定都会用到， 比如fastai中的Transformer模型就只用到了encoder部分，没有用到decoder。...Sequence2sequence的训练方式进行训练了， 唯一需要注意的就是Transformer的forward过程是并行的，与基于RNN的Sequence2sequence模型稍有不同。...训练过程可以参考PyTorch官网提供的chatbot的教程

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    pytorch中文语言模型bert预训练代码

    虽然在bert上语言模型预训练在算法比赛中已经是一个稳定的上分操作。但是上面这篇文章难能可贵的是对这个操作进行了系统分析。...可以参考 https://github.com/brightmart/roberta_zh 使用pytorch进行中文bert语言模型预训练的例子比较少。...在huggingface的Transformers中，有一部分代码支持语言模型预训练(不是很丰富，很多功能都不支持比如wwm)。...为了用最少的代码成本完成bert语言模型预训练，本文借鉴了里面的一些现成代码。也尝试分享一下使用pytorch进行语言模型预训练的一些经验。...预训练的方式是采用roberta类似的方法，比如动态mask，更多的训练数据等等。在很多任务中，该模型效果要优于bert-base-chinese。

    4.4K10

    Pytorch深度学习实战教程：UNet模型训练

    这个训练数据只有30张，分辨率为512×512，这些图片是果蝇的电镜图。 好了，任务介绍完毕，开始准备训练模型。...由于数据就30张，我们就不分训练集和验证集了，我们保存训练集 loss 值最低的网络参数作为最佳模型参数。 如果都没有问题，你可以看到 loss 正在逐渐收敛。...4 预测 模型训练好了，我们可以用它在测试集上看下效果。...5 最后 本文主要讲解了训练模型的三个步骤：数据加载、模型选择、算法选择。 这是一个简单的例子，训练正常的视觉任务，要复杂很多。...比如：在训练模型的时候，需要根据模型在验证集上的准确率选择保存哪个模型；需要支持tensorboard方便我们观察loss收敛情况等等。

    1.5K20

    PyTorch系列 | 如何加快你的模型训练速度呢？

    PyTorch 是 torch 的 python 版本，它是 Facebook AI 研究组开发并开源的一个深度学习框架，也是目前非常流行的框架，特别是在研究人员中，短短几年已经有追上 Tensorflow...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...数据并行 数据并行的操作要求我们将数据划分成多份，然后发送给多个 GPU 进行并行的计算。 PyTorch 中实现数据并行的操作可以通过使用 torch.nn.DataParallel。...要实现数据并行，第一个方法是采用 nn.parallel 中的几个函数，分别实现的功能如下所示： 复制(Replicate)：将模型拷贝到多个 GPU 上； 分发(Scatter)：将输入数据根据其第一个维度...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

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