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PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 和 Distributed Optimizer

0x02 启动 在启动阶段，run_worker 方法会启动一个 trainer 和 一个参数服务器，参数服务器在代码之中没有任何行为。...分布式优化器将获取参数"RRefs"的列表，查找这些参数所有的不同的 owner workers，并使用给定参数（即"lr=0.05"）在每个owner worker上创建给定的本地优化器（在本例中即"...，让我们添加一个helper函数，此函数用来生成模型参数的RRefs列表，分布式优化器将使用该列表。...但是，由于某些参数存在于远程机器上，因此同一API在分布式训练场景中不起作用。因此，分布式优化器不采用参数"张量"列表，而是采用"RRef"列表，本地和远程模型参数的每个模型参数都有一个"RRef"。...DistributedOptimizer 内部的三个待优化变量分别指向：4) 参数服务器上的EmbeddingTable 的 参数，5) 参数服务器上的Decoder 的参数，6) 本地LSTM的参数。

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PyTorch 分布式(1)------历史和概述

torch.distributed.rpc是一个新引入的包。它的基本构建块可以在模型训练和推理中远程运行函数，这对于分布式模型并行或实现参数服务器框架等场景非常有用。...**RPC **API允许在指定目标工作进程上使用给定的参数来运行函数，并且可以获取返回值或创建对返回值的分布式引用。 RRef（远程引用）是另一个worker上对象的引用。...它的构造函数接受一个本地优化器（例如SGD，Adagrad等）和一个参数RRef列表，它的step函数在所有不同的 RRef 所有者（worker）之上自动使用本地优化器来更新参数。...例如，用户希望在参数服务器上放置大型嵌入表，并使用RPC框架进行嵌入查找，但在培训器上存储较小的dense参数，并使用DDP同步dense参数。...除了方便之外，在现有Kubeflow的分布式PyTorch操作符中添加对弹性参数的支持也是一个很好的选择。

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优化Pytorch模型训练的小技巧

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。...进度条 有一个进度条来表示每个阶段的训练完成的百分比是非常有用的。为了获得进度条，我们将使用tqdm库。...它应该是这样的: ? 在图中，691代表我的模型需要完成多少批，7:28代表我的模型在691批上的总时间，1.54 it/s代表我的模型在每批上花费的平均时间。...() 看看上面的代码，需要记住的关键是loss.backward()为模型创建并存储梯度，而optimizer.step()实际上更新权重。...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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【他山之石】“最全PyTorch分布式教程”来了！

collate_fn在批处理和非处理是作用是不同的 若batch_size不是None，则为自动成批模式，此时使用collate_fn参数传递的函数来将一个列表中的样本排列为一个batch。...collate_fn每次调用一个列表里的数据样本，它需要将输入样本整理为批，以便从data loader迭代器生成。...例如，如果每个数据样本由一个3通道图像和一个完整的类标签组成，也就是说数据集的每个元素都返回一个元组（image，class_index），默认的collate_fn会将包含这样的元组的列表整理成一个批处理过的图像...此时使用作为collate_fn参数传递的函数来处理从数据集获得的每个示例。这时，这个函数只是将Numpy数组转换维PyTorch的Tensor，其他保持不变。...本实验（图像分类）是在双显卡环境下进行的，在四块显卡的服务器上指定了0,3号显卡：os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,3' 首先分配进程 import torch.multiprocessing

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一文理解PyTorch：附代码实例

这就是requires_grad=True参数的作用。它告诉PyTorch我们想让它为我们计算梯度。 你可能想为一个参数创建一个简单的张量，然后把它发送到所选择的设备上，就像我们处理数据一样，对吧?...而且，PyTorch再一次抱怨它并提出一个错误。...no_grad()的好处。它允许我们对张量执行常规的Python操作，与PyTorch的计算图无关。 最后，我们成功地运行了我们的模型并获得了结果参数。...到目前为止，我们一直在使用计算出的梯度手动更新参数。这对于两个参数来说可能很好，但是如果我们有很多参数呢?我们使用PyTorch的一个优化器，比如SGD或Adam。...您可以使用类似于[*LayerLinearRegression().parameters()]的方法来获得所有参数的列表。

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Pytorch Debug指南：15条重要建议

在使用Pytorch时你或多或少会遇到各种bug，为了缓解你的痛苦，本文将对常见的错误进行解释，并说清楚来龙去脉。 细节就是魔鬼，虽然代码不报错但还是可能会对精度带来影响。...参数继承 PyTorch支持nn.Modules，一个模块可以包含另一个模块，另一个模块又可以包含一个模块，依此类推。...当调用.parameters()时，PyTorch会查找该模块内的所有模块，并将它们的参数添加到最高级别模块的参数中。 但是PyTorch不会检测列表、字典或类似结构中模块的参数。...如果有一个模块列表，请确保将它们放入一个nn.ModuleList或nn.Sequential对象中。 参数初始化 正确初始化模型的参数非常重要。...此错误表示输入数据在CPU上，而权重在GPU上。确保所有数据都在同一设备上。这通常是GPU，因为它支持训练和测试加速。

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最完整的PyTorch数据科学家指南（2）

因此，实际上，使用数据集和数据加载器的整个过程变为： 你可以看一下这个特殊的例子在行动在我以前的博文上使用Deep学习图像分类 在这里。 这很棒，而且Pytorch确实提供了许多现成的功能。...实际上，这是在Kaggle赢得Quora Insincere挑战赛的获奖方法中使用的方法之一，在其中，运行时间至关重要。 那么，我们该怎么做呢？首先让我们编写一个非常简单的自定义数据集类。...我们可以collate_fn在DataLoader中使用 参数，该参数使我们可以定义如何在特定批次中堆叠序列。...要使用从PyTorch最常用的Adam优化，我们可以简单地用实例吧： ? 然后 在训练模型时使用optimizer.zero_grad()和optimizer.step()。...我不是在讨论如何编写自定义优化器，因为这是一个很少见的用例，但是如果您想拥有更多的优化器，请查看 pytorch-optimizer 库，该库提供了研究论文中使用的许多其他优化器。

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利用谷歌的联邦学习框架Tensorflow Federated实现FedAvg

联邦学习 原始论文中提出的FedAvg的框架为： 本文中需要利用各个客户端的模型参数来对服务器端的模型参数进行更新，这里采用TensorFlow的Keras模块来简单搭建了一个神经网络： model...model_update_aggregation_factory：用于在服务器上聚合客户端模型。 8....然后每个客户端计算训练后的客户端模型与初始广播模型之间的差异，再使用一些聚合函数在服务器上聚合这些模型增量。...最后，通过使用服务器优化器的tf.keras.optimizers.Optimizer.apply_gradients方法在服务器上应用聚合模型增量。 训练过程： 4....测试 利用服务器端最终获得的全局模型在每个客户端的本地测试集上进行测试： evaluation = tff.learning.build_federated_evaluation(model_fn) for

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2021-05-25

1. zip() 函数 作用：用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。...总之，在使用 range() 函数时，如果只有一个参数，则表示指定的是 end； 如果有两个参数，则表示指定的是 start 和 end。...出处：https://www.jb51.net/article/173875.htm 3. none是python一个特别的空值常量 4. pytorch中的DateLoader：本质是一个可迭代对象...13. pytorch 状态字典:state_dict使用详解 pytorch 中的 state_dict 是一个简单的python的字典对象,将每一层与它的对应参数建立映射关系。...state_dict是在定义了model或optimizer之后pytorch自动生成的,可以直接调用.常用的保存state_dict的格式是".pt"或'.pth'的文件,即下面命令的 PATH=".

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【DeepSpeed 教程翻译】开始，安装细节和CIFAR-10 Tutorial

hostfile 是一个主机名（或 SSH 别名）列表，这些机器可以通过无密码 SSH 访问，并且还包括 slot counts，用于指定系统上可用的 GPU 数量。...下面的命令在 myhostfile 中指定的所有可用节点和 GPU 上启动 PyTorch 训练工作： deepspeed --hostfile=myhostfile ...如果您想传播其它变量，可以在名为 .deepspeed_env 的文件中指定它们，该文件包含一个行分隔的 VAR=VAL 条目列表。...然后会确保在启动每个进程时在整个训练工作的每个节点上设置这些环境变量。...-0.3.13+8cd046f-cp38-cp38-linux_x86_64.whl，然后你可以直接在多台机器上安装它，在我们的示例中： pip install dist/deepspeed-0.3.13

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PyTorch 2.0 重磅发布：一行代码提速 30%

在过去的几年里，从 PyTorch 1.0 到 1.13，我们持续迭代和创新，并将 PyTorch 转移到新成立的 PyTorch 基金会，它是 Linux 基金会的一部分。...注意事项：在桌面级 GPU（如 NVIDIA 3090）上，我们测得的速度比在服务器级 GPU（如 A100）上要低。...如果编译模式产生错误、崩溃或与 eager 模式不同的结果（超出机器精度限制），这通常不是您的代码的错误。但是，了解错误的原因是哪一段代码是有用的。...通过在 PyTorch 2.0 的编译模式中支持动态形状，我们可以获得最佳的性能和易用性。 目前的工作发展非常迅速，因此随着我们对基础设施进行根本性改进，我们可能会暂时让一些模型性能倒退。...在 FSDP 中，用户或者指定一个 auto_wrap_policy 参数，以指示将模型的哪些子模块一起包装在 FSDP instance 中进行状态切分；或者手动将子模块包装在 FSDP instance

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用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)「建议收藏」

---- 在本文中，我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络，并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。...图像是灰度的，28×28像素的，并且居中的，以减少预处理和加快运行。 设置环境 在本文中，我们将使用PyTorch训练一个卷积神经网络来识别MNIST的手写数字。...作为激活函数，我们将选择整流线性单元(简称ReLUs)，作为正则化的手段，我们将使用两个dropout层。在PyTorch中，构建网络的一个好方法是为我们希望构建的网络创建一个新类。...为了在以后创建一个良好的培训曲线，我们还创建了两个列表来节省培训和测试损失。在x轴上，我们希望显示网络在培训期间看到的培训示例的数量。...，我们将运行一次测试循环，看看仅使用随机初始化的网络参数可以获得多大的精度/损失。

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用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)

---- 在本文中，我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络，并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。...图像是灰度的，28x28像素的，并且居中的，以减少预处理和加快运行。 设置环境 在本文中，我们将使用PyTorch训练一个卷积神经网络来识别MNIST的手写数字。...作为激活函数，我们将选择整流线性单元(简称ReLUs)，作为正则化的手段，我们将使用两个dropout层。在PyTorch中，构建网络的一个好方法是为我们希望构建的网络创建一个新类。...为了在以后创建一个良好的培训曲线，我们还创建了两个列表来节省培训和测试损失。在x轴上，我们希望显示网络在培训期间看到的培训示例的数量。...，我们将运行一次测试循环，看看仅使用随机初始化的网络参数可以获得多大的精度/损失。

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Part4-1.对建筑年代进行深度学习训练和预测

在“深度学习”阶段，设计了一个深度卷积神经网络（DCNN）模型，该模型旨在从街景图像中学习阿姆斯特丹的建筑立面的年代特征，然后在此模型基础上，使用英国剑桥的建筑风格数据集进行建筑风格模型的训练。...在PyTorch中，如果想要进一步探索嵌套在另一个模块中的层（例如，在features模块中），则需要进行递归遍历。...固定随机值：我们是在cpu设备上使用pytorch加载的，可以使用torch.manual_seed(固定的种子值)，例如 torch.manual_seed(42)来固定随机值。...，本身一个autodl的实例就是Ubuntu系统，使用的都是Linux命令： FinalShell 此处介绍一下必要的Linux命令，需要的可以看操作AutoDL等Linux系统GPU服务器进行深度学习的常用命令笔记...模型在测试数据上预测的不准，更具体的说。

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超参数调整和实验-训练深度神经网络 | PyTorch系列（二十六）

准备数据 建立模型 训练模型 分析模型的结果 超参数实验 在本系列的这一点上，我们已经了解了如何使用PyTorch构建和训练CNN。...在创建这篇文章时，运行的名称包含在SummaryWriter中一个名为log_dir的属性中。...在不嵌套的情况下添加更多超参数 这很酷。但是，如果我们想添加第三个甚至第四个参数进行迭代该怎么办？我们将，这将使许多嵌套的for循环变得混乱。 有一个解决方案。...我们可以为每次运行创建一组参数，并将所有参数打包为一个可迭代的参数。这是我们的方法。 如果有参数列表，则可以使用笛卡尔乘积将它们打包为每个运行的集合。...这样，您就可以帮助他们建立更大更好的蚁丘。但是，您最终将获得与现在一样的人文智能和理解。 Am I an optimizer of ant hills?

1.8K21

【项目实战】MNIST 手写数字识别（下）

作为激活函数，我们将选择校正线性单元（简称 ReLU），作为正则化的手段，我们将使用两个 dropout 层。在 PyTorch 中，构建网络的一种好方法是为我们希望构建的网络创建一个新类。...让我们在这里导入一些子模块以获得更易读的代码。...为了稍后创建一个漂亮的训练曲线，我们还创建了两个列表来保存训练和测试损失。在 x 轴上，我们希望显示网络在训练期间看到的训练示例的数量。...是时候进行培训了，在循环 n_epochs 之前，我们将手动添加一个 test() 调用，以使用随机初始化的参数评估我们的模型。...我们从随机初始化的参数开始，正如预期的那样，在开始训练之前，测试集的准确率只有大约 10%。

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使用腾讯云GPU云服务器训练ViT过程记录

ViT模型简介 ViT的全称是Vision Transformer, 该模型由Alexey Dosovitskiy等人提出1, 在多个任务上取得SoTA结果。...而类别标签位置对应的输出层结果通过一个网络后, 即得到ViT的输出。在预训练状态下, 该结果对应的ground truth可以使用掩码的某个patch作为替代。...[Ping值测试] 以下是笔者选择的服务器配置详细信息: [服务器配置详细信息] 提交并结账后, 可以通过站内信查看密码并登录服务器: [购买成功] [站内信] 为了方便后续的连接, 可以在~/.ssh...(我们也可以通过增加模型的参数量, 如修改模型为vit\_small\_patch16\_224, 来进一步尝试优化模型效果): [训练结果] 总结 本文记录了试用腾讯云GPU服务器训练一个ViT图像分类模型的过程...代理行为导致该服务器在一段时间内不可用, 幸运的是, 可以通过删除代理和提交工单的方式, 来恢复服务器的正常使用。

7.8K00

PyTorch 2.2 中文官方教程（十八）

构造函数使用remote API 在参数服务器上创建一个EmbeddingTable对象和一个Decoder对象，并在本地创建LSTM子模块。...分布式优化器将获取参数RRefs列表，找到所有不同的所有者工作节点，并使用给定参数（即，在本例中为lr=0.05）在每个所有者工作节点上创建给定的本地优化器（即SGD，您也可以使用其他本地优化器）。...要了解更多关于参数服务器方法的信息，请查看这篇论文。 使用分布式 RPC 框架，我们将构建一个示例，其中多个训练器使用 RPC 与同一参数服务器通信，并使用RRef来访问远程参数服务器实例上的状态。...注意：本教程涵盖了分布式 RPC 框架的使用，该框架对于将模型分割到多台机器上或实现参数服务器训练策略非常有用，其中网络训练器获取托管在不同机器上的参数。...这是Distributed Optimizer的输入要求，它要求所有必须优化的参数作为RRef列表。

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