学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章

PyTorch实现TPU版本CNN模型

为了克服训练时间的问题,我们使用TPU运行时环境来加速训练。为此,PyTorch一直在通过提供最先进的硬件加速器来支持机器学习的实现。 PyTorch对云TPU的支持是通过与XLA(加速线性代数)的集成实现的,XLA是一种用于线性代数的编译器,可以针对多种类型的硬件,包括CPU、GPU和TPU。 ? 本文演示了如何使用PyTorchTPU实现深度学习模型,以加快训练过程。 在这里,我们使用PyTorch定义了一个卷积神经网络(CNN)模型,并在PyTorch/XLA环境中对该模型进行了训练。 用PyTorchTPU实现CNN 我们将在Google Colab中实现执行,因为它提供免费的云TPU(张量处理单元)。 “Training PyTorch models on Cloud TPU Pods”, Google Cloud Guides.

64510

TPU上运行PyTorch的技巧总结

但是Kaggle和谷歌在它的一些比赛中分发了免费的TPU时间,并且一个人不会简单地改变他最喜欢的框架,所以这是一个关于我在GCP上用TPU训练PyTorch模型的经验的备忘录(大部分是成功的)。 ? https://github.com/pytorch/xla 设置 这里有两种方法可以获得TPU的使用权 GCP计算引擎虚拟机与预构建的PyTorch/XLA映像并按照PyTorch/XLA github 注意,在TPU节点上也有运行的软件版本。它必须匹配您在VM上使用的conda环境。由于PyTorch/XLA目前正在积极开发中,我使用最新的TPU版本: ? 使用TPU训练 让我们看看代码。 python MyModel.py 工作的局限性 PyTorch/XLA的设计导致了一系列PyTorch功能的限制。 总结 总而言之,我在PyTorch / XLA方面的经验参差不齐。我遇到了多个错误/工件(此处未全部提及),现有文档和示例受到限制,并且TPU固有的局限性对于更具创意的体系结构而言可能过于严格。

93210
  • 广告
    关闭

    热门业务场景教学

    个人网站、项目部署、开发环境、游戏服务器、图床、渲染训练等免费搭建教程,多款云服务器20元起。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    PyTorch中基于TPU的FastAI多类图像分类

    在本文中,我们将演示最流行的计算机视觉应用之一-多类图像分类问题,使用fastAI库和TPU作为硬件加速器。TPU,即张量处理单元,可以加速深度学习模型的训练过程。 ? 「本文涉及的主题」: 多类图像分类 常用的图像分类模型 使用TPU并在PyTorch中实现 多类图像分类 我们使用图像分类来识别图像中的对象,并且可以用于检测品牌logo、对对象进行分类等。 要在Google Colab中使用TPU,我们需要打开edit选项,然后打开notebook设置,并将硬件加速器更改为TPU。 ? import os assert os.environ['COLAB_TPU_ADDR'] Path = 'grpc://'+os.environ['COLAB_TPU_ADDR'] print('TPU 原文链接:https://analyticsindiamag.com/fastai-with-tpu-in-pytorch-for-multiclass-image-classification/

    34930

    Bye Bye TPU,4个GPU就能训练“史上最强”BigGAN!作者开源完整PyTorch模型

    就仿佛DeepMind团队训练BigGAN用的512个TPU,齐刷刷发出不怀好意的嘲笑。 ? 现在, 好消息来了! 虽然“只需”令人嫉妒,但比起原来动辄128个、512个TPU的硬件需求,简直就扶贫济困,平民之光。 更让人期待的是,打破了128个TPU的门槛之后,用其他数据集训练的BigGAN一定会层出不穷啊!风景、waifu指日可待。 原版是128-512个TPU,新版是4-8个GPU,这之间有巨大的算力差距,Brock到底是怎样用Pytorch完整复现BigGAN的? 大思路就是:靠梯度累加,在小硬件上使用大批量(batch)。 这些代码默认你无法访问完整的TPU pod,因此,会运用梯度累加技术来假冒大批量。 具体来说,先在多个小批量上将梯度平均,然后在N次累计后,再执行优化程序步骤。

    49320

    Hugging Face发布PyTorch新库「Accelerate」:适用于多GPU、TPU、混合精度训练

    机器之心报道 作者:力元 多数 PyTorch 高级库都支持分布式训练和混合精度训练,但是它们引入的抽象化往往需要用户学习新的 API 来定制训练循环。 许多 PyTorch 用户希望完全控制自己的训练循环,但不想编写和维护训练所需的样板代码。Hugging Face 最近发布的新库 Accelerate 解决了这个问题。 ? 「Accelerate」提供了一个简单的 API,将与多 GPU 、 TPU 、 fp16 相关的样板代码抽离了出来,保持其余代码不变。 PyTorch 用户无须使用不便控制和调整的抽象类或编写、维护样板代码,就可以直接上手多 GPU 或 TPU。 Accelerate 支持的集成包括: CPU 单 GPU 单一节点多 GPU 多节点多 GPU TPU 带有本地 AMP 的 FP16(路线图上的顶点)

    80020

    一行代码安装,TPU也能运行PyTorch,修改少量代码即可快速移植

    晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 对于PyTorch开发者来说,Google Colab上的TPU资源不能用,恐怕是最遗憾的事情了。 过去一直有PyTorch用户试图在Colab上薅羊毛,但是都没有太成功的。 现在福利来了,一个叫做Pytorch Lightning的项目,可以让你几乎修改代码的情况下用上TPU。 ? 总之,PyTorch Lightning有这些优点: 代码结构化;与PyTorch源代码几乎完全相同;随着项目复杂性的提升,代码的大部分内容无需修改;保留了PyTorch的灵活性。 新增高级功能,连Pytorch本尊都没有 除了以上的一些特性外,PyTorch Lightning还加入了许多高级功能,让你体验到PyTorch本身不具备的一些优点。 PyTorch Lightning还有更多的可扩展性,在这里无法一一介绍,如果你正想要在TPU上运行自己的PyTorch代码,可以前去学习更详细的用法。

    1.1K40

    似懂非懂Google TPU 2.0

    前面刚学习了Google的第一代TPU,写了篇《似懂非懂Google TPU》,很多朋友一起讨论,纷纷议论说好像也不是很牛逼?怎么可能,Google在技术上还是很有追求的。 这还没过几个月,Google CEO Sundar Pichai 在 5月18日I/O 大会上正式公布了第二代 TPU,又称 Cloud TPUTPU 2.0,继续来看下TPU 2.0有什么神奇之处 新的 TPU 包括了 4 个芯片,每秒可处理 180 万亿次浮点运算。 Google 还找到一种方法,使用新的电脑网络将 64 个 TPU 组合到一起,升级为所谓的TPU Pods,可提供大约 11,500 万亿次浮点运算能力。 ? 除了速度,第二代 TPU 最大的特色,是相比初代 TPU 它既可以用于训练神经网络,又可以用于推理。

    55440

    【科普】什么是TPU?

    芯片的其余部分很重要,值得一试,但 TPU 的核心优势在于它的 MXU——一个脉动阵列矩阵乘法单元。 TPU的其余部分 上面设计了出色的脉动阵列,但仍有大量工作需要构建支持和基础部分以使其运行。 TPUv1 的系统图和布局模型 主机接口将通过 PCIe 连接到加速器(TPU)。 它将您的 TF 图转换为线性代数,并且它有自己的后端可以在 CPU、GPU 或 TPU 上运行。 Pods Google云中的 TPU 存在于“pod”中,它们是具有大量计算能力的大型机架。 单个 TPU 通常不足以以所需的速度训练大型模型,但训练涉及频繁的权重更新,需要在所有相关芯片之间分配。 TPU发展历史 结论 这是我能找到有关TPU工作原理的所有信息,可能她并不完整,但是我希望你明白了TPU的工作原理。 TPU 是一个非常好的硬件,但它可能在 v1 出现之前就已经存在多年了。

    33720

    谷歌开发出第三代AI芯片,开发者可通过云服务进行调用!

    TPU 3.0 谷歌CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)称,当人们使用大量第三代TPU时,它可能会创造庞大计算能力。 “每个芯片群(pods,包含多个TPU 3.0芯片)的性能比去年版本强大8倍以上,计算能力远超100 petaflops(每秒千万亿次浮点运算),”皮查伊称。 TPU 3.0采用液体冷却(liquid-cooled)技术。这种技术有时被用于高性能计算芯片或者一些用于PC中的性能导向型芯片。 谷歌在去年宣布的第二代TPU已经展示出了不错的性能。 近几个月的测试结果显示,在特定情况下,第二代TPU展现出的性能好于现有GPU,尽管它仍存在一定局面性,例如缺乏对PyTorch AI软件框架的支持。 PyTorch获得了Facebook的支持,该开源社区正在努力改变这一点。 谷歌在2016年首次宣布了TPU AI芯片项目。

    29520

    PyTorch Lightning:专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量 wrapper

    尽管您的研究/生产项目可能开始很简单,但是一旦添加了GPU和TPU训练,16位精度等功能,最终您将花费比研究更多的时间进行工程设计。Lightning会自动为您进行严格测试。 Trainer(max_epochs=1, gpus=8) # 256个GPU trainer = Trainer(max_epochs=1, gpus=8, num_nodes=32) 或者在TPU 上运行 # 分发给TPU进行训练 trainer = Trainer(tpu_cores=8) # 单个TPU进行训练 trainer = Trainer(tpu_cores=[1]) 当您完成训练后 Trains(https://github.com/allegroai/trains) ... tf_lossLightning使40多个DL / ML研究的部分自动化 GPU训练 分布式GPU(集群)训练 TPU Image Inpainting using Partial Convolutions (https://github.com/ryanwongsa/Image-Inpainting) MNIST on TPU

    1.1K30

    关注

    腾讯云开发者公众号
    10元无门槛代金券
    洞察腾讯核心技术
    剖析业界实践案例
    腾讯云开发者公众号二维码

    相关产品

    • TI-ONE 训练平台

      TI-ONE 训练平台

      智能钛机器学习平台是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发支持。智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种AI应用场景的需求。自动化建模(AutoML)的支持与拖拽式任务流设计让 AI 初学者也能轻松上手。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券