即使使用175B参数的Open AI最新GPT-3模型，随着参数数量的增加，我们仍未看到模型达到平稳状态。 对于某些领域，例如NLP，最主要的模型是需要大量GPU内存的Transformer。...在本文中，我将给出sharded工作原理，并向您展示如何利用PyTorch 在几分钟内用将使用相同内存训练模型参数提升一倍。...由于Facebook AI Research的FairScale团队与PyTorch Lightning团队之间的合作，PyTorch中的此功能现已可用。 本文大纲 本文适用于谁？...在一种方法（DP）中，每批都分配给多个GPU。这是DP的说明，其中批处理的每个部分都转到不同的GPU，并且模型多次复制到每个GPU。 但是，这种方法很糟糕，因为模型权重是在设备之间转移的。...例如，Adam 优化器会保留模型权重的完整副本。 在另一种方法（分布式数据并行，DDP）中，每个GPU训练数据的子集，并且梯度在GPU之间同步。此方法还可以在许多机器（节点）上使用。
然而，如果你的项目会生成多个 exe 程序，那么他们每个独立发布时，互相之间的运行时根本不互通。即便编译时使用完全相同的 .NET 框架（例如都设为 net6.0），最终也无法共用运行时文件。...那么，还有没有方法能在多个 exe 之间共享运行时而又不受制于系统安装的版本呢？有！...如果是“依赖框架”，那么发布完后，需要目标系统先安装有 .NET 运行时，而这个系统全局的 .NET 运行时会被各个不同的应用影响，谁知道会不会被精简或被魔改呢！...如果是“独立”，那么这几个 exe 之间的运行时不会共享，每个都占用了大量的存储空间，用来放一模一样的 .NET 运行时和库文件，而且如果放一起的话还跑不起来——就算后续修复了跑不起来的 bug，上面那个多级文件夹之间共享这些...肯定不行，因为不同文件夹下的 exe 如果希望共享同一个独立部署的运行时，那么相对路径肯定不同。 如果每个 exe 设自己的 DOTNET_ROOT 环境变量呢？那谁来设呢？
在PyTorch中，state_dict是一个字典对象，用于存储模型的参数和缓冲区状态。 然而，有时在加载模型时，可能会遇到"Missing key(s) in state_dict"的错误。...如果模型的结构发生了改变（例如添加或删除了某些层），state_dict中的键也会相应地改变。...使用正确的模型类：在加载模型时，确保使用与训练模型时相同的模型类。如果训练时使用的是自定义的模型类，那么在加载模型时也需要使用同一个自定义模型类。...然后，我们决定对模型进行微调，添加了一个额外的全连接层，改变了模型的最后一层结构。在微调过程中，我们希望能够加载之前保存的state_dict，并从中恢复模型的参数。...它也可以用来保存和加载模型的特定部分，以便在不同的模型之间共享参数。state_dict只保存模型的参数和缓冲区状态，不保存模型的架构。
激活函数的选择：激活函数的选择和放置通常取决于具体的应用和网络架构。有些网络架构可能会在某些层之前或之后使用不同的激活函数。...这是通过链式法则完成的，从输出层开始，逆向传递至输入层。 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。...重要概念，构成深度学习的基础： 神经网络架构： 包括不同类型的网络层（如卷积层、循环层、池化层等）和它们如何组合在一起形成完整的模型。...使用队列传递对象：建议使用multiprocessing.Queue在进程间传递PyTorch对象。 Hogwild：一种并行训练方法，允许多个进程同时更新共享模型参数。...兼容性：参数字典可以在不同的模型架构或不同的代码库中重用。 缺点： 需要重新实例化模型：在使用模型参数之前，需要先实例化模型的架构。
参数切片：对于具有大量参数的层（如全连接层或某些特定层中的多头注意力组件），可以考虑将参数切分到多个设备上。...负载均衡：确保不同计算设备之间的负载相对均衡，以避免某些设备过载而其他设备空闲的情况。同步问题：在并行计算中，需要确保不同计算单元之间的同步，以确保最终结果的正确性。编辑5....并行执行与切片运行的区别并行执行通常指的是在同一时间点上，多个任务或计算单元同时执行，以提高整体处理速度。...在Transformer模型中，虽然理论上可以将不同的层或注意力头分配到不同的计算设备上，但这并不意味着整个模型可以“从头到尾”地完全独立并行执行，因为层与层之间、头与头之间以及模型的其他部分（如编码器...注意事项在进行模型切片时，需要仔细考虑层与层之间的依赖关系和数据流，以确保切片的合理性和正确性。通信开销是模型切片中的一个重要问题。在多个计算设备之间传输数据时，可能会产生显著的延迟和带宽限制。
我们开发了基准程序来评估不同规模的分布式包，以深入了解不同优化技术和配置的性能影响。实验还包括NCCL和Gloo通信库之间的比较。...其次，一次训练迭代可能只涉及模型中的一个子图，并且子图在每次迭代中可能不同，这意味着在某些迭代中可能会跳过某些Gradient。...对于大型模型，应用程序可以将模型的不同层放置在不同的设备上，并使用Tensor.to(device) API将中间输出从一个设备移动到另一个设备。DDP也适用于多设备模型。...为了加速复制操作，存储桶始终与参数在同一设备上创建。如果模型跨越多个设备，DDP会考虑设备关联性，以确保同一存储桶中的所有参数都位于同一设备上。...由于位图比张量尺寸小得多，因此模型中的所有参数共享同一位图，而不是创建每桶位图（per-bucket bitmaps）。位图位于CPU上，以避免为每次更新启动专用CUDA内核。
本文将介绍参数共享的概念、原理以及在深度学习算法中的应用。参数共享的概念参数共享指的是在模型的不同部分使用相同的参数。...在传统的机器学习算法中，每个特征都有自己独立的参数，而在深度学习算法中，通过参数共享，多个特征可以共享同一个参数，从而减少参数的数量。...网络包含两个卷积层和一个全连接层，其中卷积层的参数使用参数共享的机制。最后，我们创建了一个SharedCNN的实例，并打印了模型的参数大小。...通过参数共享，卷积层的参数可以在不同的位置上共享，从而减少了参数的数量。...卷积层通过滑动窗口的方式对输入数据进行卷积操作，并使用相同的卷积核对不同的位置进行特征提取。这样一来，卷积层的参数可以在不同的位置上共享，大大减少了参数的数量。
有时可能希望防止PyTorch在requires_grad=True的张量执行某些操作时构建计算图；例如，在训练神经网络时，我们通常不希望通过权重更新步骤进行反向传播。...如果重复使用相同的图，那么在重复运行同一个图时，，前期潜在的代价高昂的预先优化的消耗就会被分摊开。 静态图和动态图的一个区别是控制流。对于一些模型，我们希望对每个数据点执行不同的计算。...在构建神经网络时，我们经常考虑将计算安排成层，其中一些具有可学习的参数，它们将在学习过程中进行优化。...：控制流和权重共享 作为动态图和权重共享的一个例子，我们实现了一个非常奇怪的模型：一个全连接的ReLU网络，在每一次前向传播时，它的隐藏层的层数为随机1到4之间的数，这样可以多次重用相同的权重来计算。...因为这个模型可以使用普通的Python流控制来实现循环，并且我们可以通过在定义转发时多次重用同一个模块来实现最内层之间的权重共享。
在 PipeTransformer 中，我们设计了一个自适应的动态冻结算法，可以在训练过程中逐步识别和冻结某些层，并设计了一个弹性管线系统，可以动态分配资源来训练剩余的活动层。...测试在 CIFAR10 上的结果） 每个 pane 通过 SVCCA 显示每一层的相似性 例如，在冻结训练中，神经网络通常是自下而上地收敛（即并非所有层都需要通过训练来得到某些结果）。...最后，缓存可以为冻结层的重复正向传播 (forward propagation) 节省时间，但是它必须在现有的管线和新增加的管线之间共享，因为系统无法为每个副本创建和预热专用缓存。...最后一个模块 AutoCache，能够有效地在现有和新增的数据并行进程之间共享激活，并在转换期间自动替换陈旧的缓存。...Pseudocode 即算法 1 中的 load\_balance() 函数。冻结层从原始模型中提取出来，保存在管线的首个设备中的一个单独的模型实例 Ffrozen 中。
例如，卷积层通过共享权重减少了参数数量，这有助于更有效地训练模型，还增强了模型对平移不变性的理解。...# 使用PyTorch定义实例归一化 instance_norm = nn.InstanceNorm2d(num_features=64) 组归一化（Group Normalization） 组归一化是批量归一化和层归一化之间的一种折衷方案...等: 针对不同参数有不同的学习率。...优化器选择注意事项 任务相关性: 不同优化器在不同任务和数据上可能有不同的效果。 超参数调优: 如学习率、动量等可能需要调整。...调参技巧 网格搜索：尝试不同超参数组合。 随机搜索：随机选择超参数，更高效。 早停技巧 如果验证损失不再下降，则停止训练，以防止过拟合。 模型集成 通过结合多个模型来提高性能。
4．nn.Module与nn.functional库 在PyTorch中，还有一个库为nn.functional，同样也提供了很多网络层与函数功能，但与nn.Module不同的是，利用nn.functional...5．nn.Sequential()模块 当模型中只是简单的前馈网络时，即上一层的输出直接作为下一层的输入，这时可以采用nn.Sequential()模块来快速搭建模型，而不必手动在forward()函数中一层一层地前向传播...2.3.2 损失函数 在PyTorch中，损失函数可以看做是网络的某一层而放到模型定义中，但在实际使用时更偏向于作为功能函数而放到前向传播过程中。...2.4.3 模型保存 在PyTorch中，参数的保存通过torch.save()函数实现，可保存对象包括网络模型、优化器等，而这些对象的当前状态数据可以通过自身的state_dict()函数获取。...，该类需要4个参数，第1个参数是之前继承了Dataset的实例，第2个参数是批量batch的大小，第3个参数是是否打乱数据参数，第4个参数是使用几个线程来加载数据。
Tanh：Tanh函数是Sigmoid函数的变体，输出范围在-1到1之间。它在某些情况下比Sigmoid函数更稳定，因为它的输出中心化在0点。...验证集（Validation Set）：用于模型选择和超参数调整的数据集。在训练过程中，使用验证集来评估不同模型的性能，以选择最佳的模型。 测试集（Test Set）：用于最终评估模型性能的数据集。...参数共享：在CNN中，同一个卷积核的参数在整个输入图像上共享，这大大减少了模型的参数数量，降低了过拟合的风险。...CNN的参数共享和稀疏连接： 参数共享：在卷积层中，每个卷积核的参数在整个输入图像上共享，这意味着无论输入图像有多大，相同的卷积核可以被用来提取不同位置的特征，这大大减少了模型的参数数量。...TensorFlow和PyTorch在工业界和学术界的使用情况有何不同？
numpy 那么多函数，PyTorch 不可能都支持，即使不支持，也可以在 numpy 中实现，然后转成 tensor，毕竟 numpy 和 tensor 之间的转换极其高效快速（他们共享内存）....比如在使用预训练模型 finetue 时，我们需要修改预训练模型某些层，新增某些层，删除某些层，新增的层希望给他较高的学习率，之前预训练的层希望学习率设为 0。...（新增某些层，删除某些层，修改某些层），以及为不同层设置不同学习率 scene-baseline-optimizer（http://t.cn/RWOseXG） 。...再比如在尽可能不修改原来模型源代码的情况下，获取预训练好模型的某些层的输出（Fast Neural Style 需要用到），或者是使用多个预训练好的子模型，分别初始化一个复杂模型的某一部分，因为子模型的结构都是相似的...，所以可以让这些子模型共享某些层的参数（知乎看山杯我就用了这个策略。
PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库，方便我们实现和使用注意力模型。在本篇技术博客中，我们将介绍PyTorch中的注意力机制及其使用方法。什么是注意力机制？...然后，在训练过程中，我们使用前向传播和反向传播更新模型参数。最后，在测试集上计算模型的准确率。注意力机制是一种重要的机制，可以帮助模型在处理序列数据时，将重要的信息加权聚焦。...模型可解释性差：注意力机制提供了一种对模型进行解释的手段，我们可以通过查看注意力权重来了解模型在关注哪些位置。然而，由于注意力权重是由可学习参数决定的，解释性有时候可能并不直观。...多头注意力机制的复杂性：为了更好地捕捉源序列中的不同方面，研究人员提出了多头注意力机制。尽管多头注意力机制在某些任务中性能更广泛，但其模型复杂度更高，训练和推理过程也更耗时。...除了注意力机制，还有其他的一些替代方法：卷积神经网络（CNN）在图像处理和音频处理任务中表现出色。CNN通过共享参数的方式对输入数据进行局部关联性的建模和特征提取。
在选择了架构并设置了超参数后，我们就进入了训练阶段。此时，我们的目标是找到使损失函数最小化的模型参数值。经过训练后，我们将需要使用这些参数来做出未来的预测。...之前的介绍中，我们只依靠深度学习框架来完成训练的工作，而忽略了操作参数的具体细节。本节，我们将介绍以下内容： 访问参数，用于调试、诊断和可视化； 参数初始化； 在不同模型组件间共享参数。 ...注意，参数名称允许唯一标识每个参数，即使在包含数百个层的网络中也是如此。 （一）目标参数 注意，每个参数都表示为参数类的一个实例。要对参数执行任何操作，首先我们需要访问底层的数值。...下面的代码从第二个全连接层（即第三个神经网络层）提取偏置，提取后返回的是一个参数类实例，并进一步访问该参数的值。...答案是由于模型参数包含梯度，因此在反向传播期间第二个隐藏层（即第三个神经网络层）和第三个隐藏层（即第五个神经网络层）的梯度会加在一起。 小结 我们有几种方法可以访问、初始化和绑定模型参数。
在目标设备上实例化模型 分布式训练与张量共享 参数卸载 以上九种方法结合起来，就形成了一种可以用于 llm 的综合方法，也可以称之为第十种方法。...之所以被称为「混合」而不是「低」精度训练的原因是，并不会将所有参数和操作都转移成 16 位浮点数。实际上，在训练期间会在 32 位和 16 位运算之间切换。...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。...由于多个 GPU 并行工作，能够加快模型训练。 以下是工作原理： 在所有 GPU 中复制相同的模型。 然后，每个 GPU 被馈送输入数据的不同子集（不同的小批量）。
尽管该技术在概念上很简单，但计算和通信之间的细微依赖关系使优化分布式训练的效率变得不简单。...下图 2(a)和 (b) 给出的定量视图展示了在每个 AllReduce 中参数数目不同的情况下，AllReduce 60M torch 的 float32 参数的完整执行时间： ?...对所有的库使用同一个 ProcessGroup API 允许研究者在相同的 DDP 实现上试验不同的通信算法。...对于大型模型，模型的每一层可以放在不同的设备上，使用 Tensor.to(device) API 可以将中间输出从一个设备转移到另一个上。DDP 也可以在多个模型上运行。...实验评估 研究者展示了使用专属 32-GPU 集群和共享权限时 PyTorch DDP 的评估结果，其中 GPU 部署在 4 台服务器，并通过迈络思 MT27700 ConnectX-4 100GB/s
每个隐层都是由若干的神经元组成，每个神经元都与前一层中的某些神经元连接。同一隐层中，神经元相互独立不进行任何连接。...下面是对它们的讨论： 输出数据的深度是一个超参数：它和使用的滤波器的数量一致，而每个滤波器在输入数据中寻找一些不同的东西。...举例来说，如果第一个卷积层的输入是原始图像，那么在深度维度上的不同神经元将可能被不同方向的边界，或者是颜色斑点激活。...3、Pooling 通常，在连续的卷积层之间会周期性地插入一个池化层。它的作用是逐渐降低数据体的空间尺寸，这样的话就能减少网络中参数的数量，使得计算资源耗费变少，也能有效控制过拟合。...通过在卷积层中使用更大的步长来降低数据体的尺寸。有发现认为，在训练一个良好的生成模型时，弃用池化层也是很重要的。
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