[源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 0x00 摘要 0x01 从问题出发 1.1 示例 1.2 问题点 0x01 模型构造 1.1 Module 1.2 成员变量 1.3 _parameters 1.3.1 构建 1.3.2 归类 1.3.3 获取 1.4 Linear 1.4.1 使用 1.4.2 定义 1.4.3 解释 0x02 Optimizer 基类 2.1 初始化 2.2 添加待优化变量 2.

现代的机器学习系统均利用大量的数据,利用梯度下降算法或者相关的变体进行训练.传统上,最早出现的优化算法是SGD,之后又陆续出现了AdaGrad.RMSprop.ADAM等变体,那么这些算法之间又有哪些区别和联系呢?本文试图对比的介绍目前常用的基于一阶梯度的优化算法,并给出它们的(PyTorch)实现. SGD 算法描述 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,SGD)是对传统的梯度下降算法(Gradient Descent,GD)进行的一种改进.在应用GD时,我们

https://daiwk.github.io/posts/nlp-bert.html 目录 概述 BERT 模型架构 Input Representation Pre-training Tasks Task #1: Masked LM Task #2: Next Sentence Prediction Pre-training Procedure Fine-tuning Procedure Comparison of BERT and OpenAI GPT 实验 GLUE Datasets G

关于优化函数的调整拆下包:https://ptorch.com/docs/1/optim class torch.optim.Optimizer(params, defaults)所有优化的基类. 参数: params (iterable) —— 可迭代的Variable 或者 dict.指定应优化哪些变量.defaults-(dict):包含优化选项的默认值的dict(一个参数组没有指定的参数选项将会使用默认值).load_state_dict(state_dict)加载optimizer状态

ELMo的概念也是很早就出了,应该是18年初的事情了.但我仍然是后知后觉,居然还是等BERT出来很久之后,才知道有这么个东西.这两天才仔细看了下论文和源码,在这里做一些记录,如果有不详实的地方,欢迎指出~ 文章目录前言一. ELMo原理1. ELMo整体模型结构2. 字符编码层3. biLMs原理4. 生成ELMo词向量5. 结合下游NLP任务二. PyTorch实现1. 字符编码层2. biLMs层3. 生成ELMo词向量三. 实验四. 一些分析1. 使用哪些层的输出?2. 在哪里加入ELMo

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (1)--基础知识 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (1)--基础知识 0x00 摘要 0x01 历史 1.1 GPipe 1.2 torchgpipe 1.3 fairscale 1.4 PyTorch 1.5 基础版本 0x02 基础知识 2.1 流水线并行 2.2 Checkpointing 2.2.1 基本概念 2.2.2 使用 2.2.3 实现概述 2.3 微批次的数目 2.4 检查重计算 0x03 使用 3.1 示例

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(2)---启动&单节点流程 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(2)---启动&单节点流程 0x00 摘要 0x01 重要概念 0x02 分布式运行 2.1 方式改变 2.1.1 原有方式 2.1.2 目前方式 2.2 部署 2.3 示例 2.3.1 单节点多worker启动 2.3.2 容错方式启动 2.3.3 弹性方式启动 0x03 启动脚本 3.1 参数定义 3.2 相关函数/变量 world_size,rank _p

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(4)---Rendezvous 架构和逻辑 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(4)---Rendezvous 架构和逻辑 0x00 摘要 0x01 总体背景 0x02 基本概念 2.1 Barrier 2.2 排他性(Exclusivity) 2.3 一致性(Consistency) 2.4 容错(Fault-tolerance) 2.5 共享键值存储 2.6 等待worker和rendezvous关闭 2.7 DynamicR

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(6)---监控/容错 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(6)---监控/容错 0x00 摘要 0x01 总体逻辑 1.1 Node集群角度 1.2 Agent总体逻辑图 1.3 监控角度 0x02 多进程 2.1 启动workers 2.1.1 start_processes 2.1.2 RunResult 2.1 TE 使用 2.2 PContext 2.3 MultiprocessContext 2.3.1 start 2.

目录 Pytorch版本yolov3源码阅读 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 1.2 data文件解析 1.3 cfg文件解析 1.4 根据cfg文件创建模块 1.5 YOLOLayer 1.6 初始化模型 1.7 加载权重 1.8 计算mAP 2. 阅读train.py 2.1 参数解读 2.2 随机初始化 2.3 设置优化器 2.4 更新优化器 2.5 loss指标 2.6 checkpoint相关 3. 阅读detect.py 3.1 参数解读 3.2 预测框的获取 3.2 核

尝试使用了pytorch,相比其他深度学习框架,pytorch显得简洁易懂.花时间读了部分源码,主要结合简单例子带着问题阅读,不涉及源码中C拓展库的实现. 一个简单例子 实现单层softmax二分类,输入特征维度为4,输出为2,经过softmax函数得出输入的类别概率.代码示意:定义网络结构:使用SGD优化:迭代一次,随机初始化三个样例,每个样例四维特征,target分别为1,0,1:前向传播,使用交叉熵计算loss:反向传播,最后由优化算法更新权重,完成一次迭代.   import torch

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (2)--如何划分模型 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (2)--如何划分模型 0x00 摘要 0x01 问题 0x01 自动平衡 1.1 Automatic Balancing 1.2 基础函数/函数 1.2.1 Batch 1.2.2 layerwise_sandbox 1.2.3 detach 1.3 据计算时间来平衡 1.4 据内存大小来平衡 1.5 分割算法 0x02 模型划分 2.1 调用 2.2 GPipe构建 2.

[源码解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述 0x00 摘要 0x01 PyTorch分布式的历史 1.1 Multiprocessing 1.2 THD 底层库 1.3 torch.distributed 库 1.4 c10d库 1.5 RPC框架 1.6 弹性训练 1.7 流水线训练 0x02 分布式概述 2.1 引论 2.1.1 torch.distributed 包 2.1.2 知识链接 2.2

[源码解析] PyTorch 如何使用GPU 目录 [源码解析] PyTorch 如何使用GPU 0x00 摘要 0x01 问题 0x02 移动模型到GPU 2.1 cuda 操作 2.2 Module 2.3 移动 2.3.1 示例 2.3.2 操作 2.3.3 _apply 方法 2.4 小结 0x03 在GPU之上调用函数 3.1 CUDA编程模型基础 3.1.1 异构模型 3.1.2 并行思想 3.1.3 处理流程 3.2 函数 3.2.1 核函数 3.2.2 PyTorch 样例 3.

[源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 从流程上看 1.2 从模式角度看 1.3 从操作系统角度看 1.4 低效率 0x02 综述 2.1 示例 2.2 相关知识 0x03 定义 3.1 定义 3.2 负载均衡 0x04 前向传播 4.1 总述 4.2 分发(输入) 4.2.1 scatter_kwargs 4.2.

[源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 0x00 摘要 0x01 基本概念 0x02 设计思路 2.1 通信需求 2.2 概念 0x03 设置 0x04 点对点通信 0x05 集合通信 0x06 分布式训练 0x07 Ring-Allreduce 0x08 高级主题 8.1 通信后端 8.1.1 后端种类 8.1.2 使用哪个后端? 8.1.3 Gloo 后端 8.1.4 MPI后端

[源码解析] PyTorch 分布式(5) ------ DistributedDataParallel 总述&如何使用 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(5) ------ DistributedDataParallel 总述&如何使用 0x00 摘要 0x01 数据并行 0x02 DDP 运行逻辑 0x03 VS DataParallel 3.1 本质区别 3.2 实现区别 0x04 使用 4.1 基本示例 4.1.1 设置进程组 4.1.2 简单模型 4.1.3 处理速度偏

[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计 目录 [源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计 0x00 摘要 0x01 分布式RPC框架 1.1 RPC 框架 1.2 PyTorch RPC 四大支柱 1.3 RRef 1.3.1 假设条件 1.3.2 同步调用 1.3.2 异步调用 0x02 示例 0x03 前向传播期间的 Autograd 记录 0x04 分布式 Autograd 上下文 0x05 分布式反向传播 5.1

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 2.2 使用 0x03 DDP 之中的优化器 3.1 流程 3.2 优化器状态 3.3 使用 0x04 Horovod 的优化器 4.1 hook 同步梯度 4.1.1 注册 hooks 4.1.2 归并梯度 4.1.2.1 MPI 函数 4.1.2.2 原理图 4.2 s

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 单机模型 2.1 基本用法 2.2 将模型并行应用到现有模块 2.3 问题与方案 2.3.1 目前状况 2.3.2 解决方案 2.4 通过流水线输入加速 0x03 分布式问题和方案 3.1 思路 3.2 PyTorch 的思路 3.2.1 四大天王 3.2.2 逻辑关系 0x04 PyTorch 分布式优化器 4.