但是，当模型太大以至于即使将单个机器无法容纳模型，也无法计算梯度时，数据并行性不适用。 1.1.2 模型并行 模型并行性是一种训练庞大模型的方法，它将模型分成若干部分，并将它们放在不同的设备上。...一种可能的解决方案是使用梯度检查点，它只存储激活值的子集，并在需要时重新计算丢弃的激活值，从而节省内存。显然，这需要对模型的某些部分进行两次计算，并增加总体训练时间。...在后续部分，我们将讨论如何将前向和后向过程分解为子任务（在某些假设下），描述微批次管道并行的设备分配策略，并演示每个设备所需的执行顺序。...,x_m 组成，这些更小的批次叫做微批次（micro-batches）。...即，模型被分成3个子网络，小批次被分割成 4个微批次。 前面三个 F 是三个子网络的前向传播，后面三个 B 是三个子网络的后向传播。 下面表示第一个微批次，顺序完成三个子网的前向传播和后向传播。
因此，我们迫切需要一种高效、可扩展的基础设施，以实现大规模的深度学习训练，并克服当前的加速器内存受限问题。 ?...最重要的是，GPipe 可以让研究员在不调整超参数的情况下，部署更多的加速器以训练大规模模型，由此有效扩展了性能。...为了实现跨加速器的高效训练，GPipe 先按照加速器对模型进行划分，然后自动将小批次的训练示例拆分为更小的微批次。通过在微批次中执行流水管理，加速器得以并行运行。...下图：GPipe 将输入的小批次拆成更小的微批次，使不同的加速器可以同时在单独的微批次上运作。 内存和效率的最大化 GPipe 会对模型参数的内存分配进行最大化处理。...由于训练过程需要至少两个加速器以适应模型尺寸，因此我们只能对没有实施流水并行技术的两个分区案例的加速情况进行观察。我们发现训练过程存在近乎线性的加速效果。
因此，很多改良的BN方法被提出，大体可以分成这两类： 通过纠正批统计量来还原BN在样本批次量充足时的性能，但是这些办法全都无法完全恢复BN的性能； 使用实例级的归一化 (instance level normalization...MABN无需在推理过程中引入任何非线性操作就可以完全解决小批次问题。...本文用不同类型的滑动平均统计量分别代替参与FP和BP的批统计量，并进行理论分析以证明其合理性。但是在实践中发现，直接使用滑动平均统计量代替批统计量无法使模型训练收敛。...因此，原始BN使用随机梯度训练中的小批次（mini-batch）计算统计量以代替全数据统计量。这种简化使得将均值和方差纳入反传图中成为可能。...滑动平均批归一化 根据上述讨论，我们知道恢复BN性能的关键是解决小批次统计量的不稳定性。因此作者给出了两种解决方案： 使用滑动平均统计量（MAS）估计总体统计量.
使用节俭模型和推理 就像一个足智多谋的旅行者学会轻装上阵一样，数据科学家可以使用更小、更高效的人工智能模型取得惊人的成果。...负责 PyTorch 框架的团队也在创造新的方法，以更少的数据和开销有效地训练模型。 优化一切 随着 GPU 时间的平流层价格，优化人工智能工作负载可以快速且很好地获得回报。...精明的团队将在训练期间组合和调整数据精度（FP16、FP32 等）以减少内存使用并运行更大的批次大小。管理内存分配和数据移动，使用数据预取和精细定时数据传输等技术来紧密跟踪计算可用性可能会有所帮助。...为人工智能作业找到理想的批次大小至关重要。较大的批次大小可以更好地利用 GPU，但过大会导致内存不足错误。进行实验以找到最佳点。...如果你有更大的 GPU 或预留了大量 GPU 容量，请务必试用 GPU 虚拟化软件。这可以让你重新利用训练模型或进行更大调整所需的宝贵且稀有的计算，以解决人工智能应用程序操作所需的更普通的模型推理。
数据集创建： 作用：将数据集中到一起分成训练集和测试集供模型训练。 5. 模型训练： 作用：将数据输入到模型中，模型去调整权重。在回调函数中设置，训练次数、输出路径。 6....数据量过大导致的数据集创建失败问题 4. as_list()形状问题 5. map中的内存不足问题。 模型训练： 6. 模型二次运行失败问题 7. TF无法GPU训练问题 模型保存： 8....但是由于列表存的内容过多导致内存溢出。 解决办法： 在保存时，以每张图片单独保存成一个npy文件。这样列表就一直只保存一个图片大小的信息。...问题三： 数据量过大导致的数据集创建失败问题 产生原因： 处理完数据后，开始创建数据集，还是数据量过大所以当全部的np文件添加到数据集中时出现了内存不足的报错。 解决办法： 1....错误原因是“np.zeros((512,512)).reshape(512,512,1)” 生成的np文件内存一直不会释放。
我们用规范一批的方法进行试验去训练更深更快的网络。最近的研究表明，规范一派能加速RNNs训练的融合，尽管在改善泛化错误方面不如意。...我们能在9-7网络线上看到更大的分割距离，而此训练线一共有9条，7条是双向RNNs模式。5-1网络线的差距更小，而5条中只有1条是双向RNN。...5.1 训练集结构 英语和普通话的部分数据集是从嘈杂音频剪辑的原始数据创建的。为了把音频段分成若干秒长的片段，我们依照转录副本校准。对于给定的音频转录对（x，y）的，最可能的校准被计算为： ?...对于每个数据集，模型被训练长达20阶段，并且早期就会停止于错误，伸展开发的一套以防止过度拟合。在训练集增加10个因素，WER则会下降到40％。...因此，虽然我们的模型已经拆了很多的复杂性，更多的灵活性，并为端到端的深度学习方法的应用意识还有待进一步研究。
等，以减少内存占用和计算量。...在每个迭代中，只需要加载和处理一个批次的数据，而不是全部数据，这可以显著减少内存需求。...模型并行和数据并行：对于大型模型，可以将模型分成多个部分，分别在不同的 GPU 上训练（模型并行），或者将不同批次的数据分布在不同 GPU 上进行处理（数据并行）。...输入数据和标签 训练模型需要将输入数据和相应的标签加载到显存中。这些数据的大小取决于每个批次的样本数量以及每个样本的维度。...在实际应用中，需要根据模型结构、数据批次大小、优化算法等因素来估计和管理显存的使用，以防止内存不足导致训练过程中断。
最近，曾推出大规模预训练模型 GPT-3 的 OpenAI 发表了一篇博文，介绍了基于 GPU 的四种节省内存的并行训练方法，分别是： 数据并行——在不同的 GPU 上运行同一批次的不同子集； 流水线并行...1 数据并行 「数据并行训练」意味着将相同的参数复制到多个 GPU（通常称为“workers”），并为每个 GPU 分配不同的示例以同时处理。...序列并行就是这样一种想法，其中输入序列在时间上被分成多个子示例，通过允许计算继续进行更细粒度的示例，来按比例减少峰值内存消耗。...检查点（也称为激活重新计算）存储激活的任何子集，并在反向传递期间，及时重新计算中间的激活，以最多一个额外完整前向传递的计算成本，节省了大量内存。...Memory Efficient Optimizers已经提出了内存效率优化器，以减少优化器所维护的运行状态的内存占用，例如Adafactor。 压缩也可用于存储网络中的中间结果。
5.比较批次、迷你批次和随机梯度下降（SGD）的区别？ 答：批处理是指通过获取整个数据来估计数据，通过采样一些数据点来进行小批量处理，而SGD则是在每个时期更新一个数据点的梯度。...这里的权衡是在梯度计算的精确度与可以保留在内存中的批量大小之间。此外，通过在每个时间段添加随机噪声，以小批量而不是整个批次具有正规化效果。 6.什么是数据扩充？举个例子。...12.如何解决爆炸梯度问题？ 答：爆炸梯度问题的一个简单解决方法是梯度修剪-当梯度的绝对值大于M（其中M是一个大数）时，使梯度为±M。 13.使用批量梯度下降法时是否有必要将训练数据改组？...向RNN添加L2正则化可以帮助解决梯度消失的问题。正确or错误？ 答：错误！添加L2正则化会将权重缩小为零，这实际上会使消失的梯度在某些情况下更糟。 21。...描述如何将L2正则化解释为一种权重衰减。 答：假设的损失函数为C（w），并加上一个惩罚c | w | 2。
这些进步带来了高昂的计算成本，大多数基于Transformer的模型都是庞大的，用于训练的参数数量和数据都在不断增加。...这些庞大的模型通常需要数百个GPU进行数天的训练才能发挥作用，幸运的是，多亏了迁移学习，我们可以下载预训练的模型，并在我们自己的更小的数据集上快速地以低成本调整它们。...第一种和第二种方法通常意味着对模型进行重新训练，而后两种方法则是在训练后完成的，本质上与您的特定任务无关。 如果推理速度对用例极为重要，那么很可能需要尝试所有这些方法以生成可靠且快速的模型。...如果你的数据在纵向上是不同的，而你处理的是批次，这些差异将会导致问题，因为你需要将你的样品填充到批次中最长的样品中，这增加了大量的计算量。...总结 正如我们所看到的，没有直接的答案来优化推理时间，因为它主要取决于特定硬件和试图解决的问题。因此应该使用自己的目标硬件和数据进行实验，以获得可靠的结果。
为解决这个问题，作者提出了一种新颖的“分而治之”对比学习方法，它能够解耦批量大小和GPU内存大小的关系，用于细胞表征学习。...然而，对比学习的一个基本挑战在于确保每个训练批次中有足够多的负样本，这对于模型学习有效特征至关重要。不幸的是，这个挑战由于GPU内存大小的限制而加剧，尤其是在最常见的端到端对比学习方法中。...通过利用时间换空间的概念，一个大批次被分成几个小批次。...为此，作者使用dropout层应用于同一单细胞来构建正样本，而同一批次中的其他单细胞则作为负样本。由于模型的庞大参数量和输入序列的高维度，要在有限的GPU内存大小下用大批量大小训练模型是一个挑战。...然而，对比学习需要大批量大小以提供足够的负样本。因此，作者设计了“分而治之”对比学习方法（图2为方法图列），将批量大小与同时处理的实际数据量分离。
其中，GN 将信号通道分成一个个组别，并在每个组别内计算归一化的均值和方差，以进行归一化处理。此外，GN 的计算与批量大小无关，而且在批次大小大幅变化时，精度依然稳定。...然而，沿着批次维度的归一化也带来了新问题：当统计不准确导致批次的大小越来越小时，BN 的错误会急剧增加。...在训练更大的网络，以及执行将特征迁移至包括探测、分割、视频在内的计算机视觉任务时，BN 的使用就受到了限制，因为它们受限于内存消耗而只能使用小批次。 在该论文中，我们提出了一种简单的组归一化的方法。...GN 将信号通道分成一个个组别，并在每个组别内计算归一化的均值和方差，以进行归一化处理。GN 的计算与批量大小无关，而且在批次大小大幅变化时，精度依然稳定。...对 ImageNet 数据集进行图像分类 图4：批次大小为 32 幅图像/GPU 时的误差曲线。上图展示了 ImageNet 训练误差（左）和验证误差（右）与训练周期的关系。
32的批次（batches），并且并行地使用2个线程（num_workers=2）来加载数据。...如果CPU资源不足，多个进程同时执行可能会导致训练阻塞。2. 内存资源不足每个worker进程在加载和处理数据时需要占用一定的内存。如果num_workers设置较高，会消耗更多的内存资源。...解决方法为了解决训练阻塞的问题，我们可以尝试以下几种解决方法：降低num_workers的值：首先，我们可以将num_workers的值降低，以减少并行工作进程的数量。...这样可以减轻CPU和内存资源的压力，可能降低训练阻塞的风险。适当调整该值，以找到一个合适的平衡点。增加计算资源：如果计算机的CPU和内存资源不足，可以尝试增加计算资源。...在训练过程中，可以根据具体任务需求构建模型、定义优化器和损失函数等。然后，通过依次遍历数据加载器中的每个批次，对模型进行训练操作。
作者还介绍了2BW的一种变体（称为PipeDream Flush），它在吞吐量上进行权衡，以获得更低的内存占用和更高的性能。 2.2 背景 在本节中，作者简要概述DNN模型分布式训练的相关技术。...数据并行。 数据并行用于扩展模型训练。利用数据并行性（Xing等人，2015），每个worker都有整个模型的副本，输入数据集在worker之间分片。...这确保了计算资源得到更好的利用。 一个批（batch）被分割成更小的微批（microbatches），并在这些微批之间以流水线方式执行。...PipeDream 作者为了解决这些问题，提出了 Weight Stashing，以确保相同输入的向前和后向传播中使用相同的权重版本（原论文图1b）。...这种平行流水线适用于每层重复固定次数的模型（例如transformer模型）。 2.4.1 GPipe GPipe维护模型权重的单一版本。输入批次被分成更小的微批次。
如果一个数据通过网络进行传播，它在经过各个层时将经历各种转换，但是，如果以错误的方式构建网络，这种传播就变得错上加错。...首先，它是一个非常昂贵的计算，这会导致内存开销。你需要计算平均值，缩放需要将它们存储在内存中用于反向传播算法。这增加了在某些网络中评估梯度所需的时间。...其次,分布式训练变得非常麻烦,因为例如,如果你的数据并行性,也就是说,你有这批数据批处理分为三个不同的部分,这三个部分向前传播到所有的神经网络用于3个不同的机器上的训练。...最佳模型经过微调后可达到89.2％的top-1 自适应梯度裁剪(AGC) 梯度裁剪通常用于语言建模以稳定训练，最近的工作表明，与梯度下降相比，它允许有更大的学习率的训练。...根据经验，作者发现，虽然这种削波算法使他们能够以比以前更高的批次大小进行训练，但是训练稳定性对削波阈值的选择极为敏感，在改变模型深度、批大小或学习速率时需要细粒度调整。
优点 训练管道更小——代码更少——出现错误的可能性更小 实验管理更容易 简化分布式及混合精度训练 缺点 多一个抽象层——像往常一样，当使用高级框架时，我们必须在特定框架的设计原则和范式中编写代码 时间投资...当使用 Tensorboard 时，我通常会记录一组度量: 学习率和其他可能会改变的优化器参数(动量，权重衰减等) 花费在数据预处理和模型内部的时间 训练和验证的损失(每个批次和每个epoch平均)...可视化最差的模型预测揭示了模型在大目标上表现不佳(Eugene Khvedchenya，Global Wheat Detection，Kaggle) 查看最差的批次也有助于发现数据标签中的错误。...通常情况下，有错误标签的样本有较大的损失，因此会出现在最坏的批次。通过在每个epoch对最差的批次进行视觉检查，你可以消除这些错误: ? 标记错误的例子。绿色像素表示真阳性，红色像素表示假阴性。...但是在处理多任务或多输入模型时，你希望以 Dict 类型返回数据集中的样本: # https://github.com/BloodAxe/Kaggle-2020-Alaska2/blob/master/
研究人员将基于CUDA的代码转换为HIP代码，还预构建DeepSpeed ops以避免ROCM平台上的JIT编译错误，并且修改代码以接受主节点IP地址为参数进行PyTorch Distributed初始化...管线并行 管线并行将模型分成p个阶段，每个阶段大约有L/p层。然后，将批次分割成微批次，每执行一步，一个微批次通过一个阶段。 每个阶段都放置在一个GPU上。...分片数据并行可以促进大型模型在GPU上的数据并行训练，即使模型太大，无法容纳在单个GPU的内存中。 DeepSpeed的ZeRO优化器在不同程度上支持分片数据并行。...使用ZeRO-1优化器实现数据并行：研究人员使用ZeRO-1实现数据并行，以减少内存开销。...因此，研究人员通过数据并行化将175B模型的训练扩展到1024个GPU，将1T模型的训练扩展到3072个GPU，以衡量训练策略的扩展效率。 1.
waiters 里面是 Condition，表示是否有等待释放内存的线程，如果有，那么就是内存不足的意思。 也就是说，内存不足，exhausted 为 true，否则 为 false。...flushInProgress(); 如果批次已经满了 等待的时间到了 内存满了 客户端关闭，但仍然有消息没发送 （11）如果达到了发送消息的条件，并且重试的时间到了（或者是第一次发送） 则把当前消息所在的分区的...七、获取服务端的响应，拆包和粘包处理 我们可以想到，客户端发送出去的肯定是多个请求，那么服务端返回的也是多个请求，那客户端如何从响应中解析出这多个请求呢？这就是拆包处理。...比如，服务端返回的响应是这样的： 响应成功响应失败 我们要拆分成： 响应成功 响应失败 但是，由于网络原因，返回的可能是这样的 响应成 功响应失败 也就是分两次发回给客户端 客户端该如何处理？...等到读满了2字节，就转换成 int 类型，再申请这个 int 类型长度的内存，再去接收这么多长度的字节，一直到读满为止。
在训练模型时，如果一次性将所有训练数据输入到模型，经常会造成内存不足，这时候就需要把一个大 Batch 拆分成若干小批次数据（专业术语为mini-batch）。...分成小批次后，带来一个问题，那就是本来应该是所有数据全部送入后计算梯度再更新参数，现在成了每个小批次都要计算梯度更新参数，为了不这么频繁计算梯度，于是就引入了累加梯度。...也就是说： 将整个dataset分成多个batch； 分别将每个batch分成多个小批次，将每个小批次喂给神经网络； 每个小批次虽然计算梯度，但是在每次反向传播后，先不进行优化器的迭代更新。...经过若干个小批次后（即一个batch中的所有小批次），用每个小批次计算的梯度的累积和去进行优化器迭代更新参数、梯度清零的操作。 这样就跟把全部数据一次性送入模型进行训练效果一样了。...，于是我们在前向传播的时候以 batch_size = 32 / 8 = 4 来计算梯度； 这样就再分别将每个batch分成多个batch size 为 4 的小批次，将每个小批次逐一喂给神经网络； 每个小批次虽然计算梯度
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
