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 彩票炸金花本文先容在使用 PyTorch 考研深度模子时最省力、最有用的 17 种智力。该文所提智力，王人是假定你在 GPU 环境下考研模子。具体试验如下。

学习率 schedule 的遴选对模子的敛迹速率和泛化武艺有很大的影响。Leslie N. Smith 等东说念主在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Large Learning Rates 》中提议了周期性（Cyclical）学习率以及 1Cycle 学习率 schedule。之后，fast.ai 的 Jeremy Howard 和 Sylvain Gugger 对其进行了推行。下图是 1Cycle 学习率 schedule 的图示：

Sylvain 写到：1Cycle 包括两个等长的步幅，一个步幅是从较低的学习率到较高的学习率，另一个是回到最低水平。最大值来自学习率查找器收用的值，较小的值不错低十倍。然后，这个周期的长度应该略小于总的 epochs 数，况兼，在考研的终末阶段，咱们应该允许学习率比最小值小几个数目级。

与传统的学习率 schedule 比拟，在最佳的情况下，该 schedule 完结了广宽的加速（Smith 称之为超等敛迹）。举例，使用 1Cycle 战术在 ImageNet 数据集上考研 ResNet-56，考研迭代次数减少为原本的 1/10，但模子性能仍能并列原论文中的水平。在常见的体系架构和优化器中，这种 schedule 似乎发达得很好。

Pytorch 依然完结了这两种智力：「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。

参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html

当使用 torch.utils.data.DataLoader 时，成立 num_workers > 0，而不是默许值 0，同期成立 pin_memory=True，而不是默许值 False。

参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/data.html

来自 NVIDIA 的高档 CUDA 深度学习算法软件工程师 Szymon Micacz 就曾使用四个 worker 和页锁定内存（pinned memory）在单个 epoch 中完结了 2 倍的加速。东说念主们遴选 worker 数目的劝诫轨则是将其成立为可用 GPU 数目的四倍，大于或小于这个数王人会缩小考研速率。请夺目，增多 num_workers 将增多 CPU 内存耗尽。

把 batch 调到最大是一个颇有争议的不雅点。一般来说，如果在 GPU 内存允许的限制内将 batch 调到最大，你的考研速率会更快。然而，你也必须调整其他超参数，比如学习率。一个比较好用的劝诫是，batch 大小加倍时，学习率也要加倍。

OpenAI 的论文《An Empirical Model of Large-Batch Training》很好地论证了不同的 batch 大小需要若干步才能敛迹。在《How to get 4x speedup and better generalization using the right batch size》一文中，作家 Daniel Huynh 使用不同的 batch 大小进行了一些实验（也使用上头接头的 1Cycle 战术）。最终，他将 batch 大小由 64 增多到 512，完结了 4 倍的加速。

关连词，使用大 batch 的不及是，这可能导致惩处有预备的泛化武艺比使用小 batch 的差。

PyTorch 1.6 版块包括对 PyTorch 的自动羼杂精度考研的土产货完结。这里想说的是，与单精度 (FP32) 比拟，某些运算在半精度 (FP16) 下运行更快，而不会失掉准确率。AMP 会自动决定应该以哪种精度推行哪种运算。这么既不错加速考研速率，又不错减少内存占用。

在最佳的情况下，AMP 的使用情况如下： 

import torch  # Creates once at the beginning of training  scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()  for data， label in data_iter:     optimizer.zero_grad()     # Casts operations to mixed precision     with torch.cuda.amp.autocast():        loss = model(data)     # Scales the loss， and calls backward()     # to create scaled gradients     scaler.scale(loss).backward()     # Unscales gradients and calls     # or skips optimizer.step()     scaler.step(optimizer)     # Updates the scale for next iteration     scaler.update() 

AdamW 是由 fast.ai 推行的一种具有权重衰减（而不是 L2 正则化）的 Adam，在 PyTorch 中以 torch.optim.AdamW 完结。AdamW 似乎在过失和考研时刻上王人一直优于 Adam。

Adam 和 AdamW 王人能与上头提到的 1Cycle 战术很好地搭配。

现在，还有一些非土产货优化器也引起了很大的热心，最凸起的是 LARS 和 LAMB。NVIDA 的 APEX 完结了一些常见优化器的会通版块，比如 Adam。与 PyTorch 中的 Adam 完结比拟，这种完结幸免了与 GPU 内存之间的屡次传递，速率升迁了 5%。

如果你的模子架构保抓不变、输入大小保抓不变，成立 torch.backends.cudnn.benchmark = True。

那常常地使用 tensor.cpu() 将张量从 GPU 转到 CPU（或使用 tensor.cuda() 将张量从 CPU 转到 GPU）时，代价瑕瑜常粗鲁的。item() 和 .numpy() 亦然相同不错使用. detach() 代替。

如果你创建了一个新的张量，不错使用关节字参数 device=torch.device( cuda:0 ) 将其分拨给 GPU。

如果你需要传输数据，不错使用. to(non_blocking=True)，惟有在传输之后莫得同步点。

Checkpointing 的使命旨趣是用筹画换内存，并不存储扫数这个词筹绘图的扫数中间激活用于 backward pass，而是再行筹画这些激活。咱们不错将其应用于模子的任何部分。

具体来说，在 forward pass 中，function 会以 torch.no_grad() 神气运行，不存储中间激活。相背的是， forward pass 中会保存输入元组以及 function 参数。在 backward pass 中，输入和 function 会被检索，并再次在 function 上筹画 forward pass。然后追踪中间激活，使用这些激活值筹画梯度。

因此，天然这可能会稍许增多给定 batch 大小的运行时刻，但会显耀减少内存占用。这反过来又将允许进一步增多所使用的 batch 大小，从而升迁 GPU 的欺诈率。

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尽管 checkpointing 以 torch.utils.checkpoint 神气完结，但仍需要一些想考和辛苦来正确地完结。Priya Goyal 写了一个很好的教程来先容 checkpointing 关节方面。

2、排列三5码组六统计：截止第2023152期，排列三已开出了6573期奖号了，其中组六号码出现了4678次，组三出现了1824次，豹子出现了71次。

Priya Goyal 教程地址：

https://github.com/prigoyal/pytorch_memonger/blob/master/tutorial/Checkpointing_for_PyTorch_models.ipynb

增多 batch 大小的另一种智力是在调用 optimizer.step() 之前在多个. backward() 传递中累积梯度。

Hugging Face 的 Thomas Wolf 的著述《Training Neural Nets on Larger Batches: Practical Tips for 1-GPU， Multi-GPU & Distributed setups》先容了若何使用梯度累积。梯度累积不错通过如下神气完结： 

model.zero_grad()                                   # Reset gradients tensors  for i， (inputs， labels) in enumerate(training_set):     predictions = model(inputs)                     # Forward pass      loss = loss_function(predictions， labels)       # Compute loss function      lossloss = loss / accumulation_steps                # Normalize our loss (if averaged)      loss.backward()                                 # Backward pass      if (i+1) % accumulation_steps == 0:             # Wait for several backward steps          optimizer.step()                            # Now we can do an optimizer step          model.zero_grad()                           # Reset gradients tensors          if (i+1) % evaluation_steps == 0:           # Evaluate the model when we...              evaluate_model()                        # ...have no gradients accumulate 

这个智力主如果为了回避 GPU 内存的限度而征战的。

加速漫衍式考研可能有许多智力，然而粗放的智力是使用 torch.nn.DistributedDataParallel 而不是 torch.nn.DataParallel。这么一来，每个 GPU 将由一个专用的 CPU 中枢驱动，幸免了 DataParallel 的 GIL 问题。

漫衍式考研文档地址：https://pytorch.org/tutorials/beginner/dist_overview.html

梯度成立为. zero_grad(set_to_none=True) 而不是 .zero_grad()。这么作念不错让内存分拨器处理梯度，而不是将它们成立为 0。正如文档中所说，将梯度成立为 None 会产生限度的加速，但不要期待名胜出现。夺目，这么作念也有过失，详备信息请检察文档。

文档地址：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html

torch.tensor() 老是会复制数据。如果你要诊疗一个 numpy 数组，使用 torch.as_tensor() 或 torch.from_numpy() 来幸免复制数据。

PyTorch 提供了许多调试器具，举例 autograd.profiler、autograd.grad_check、autograd.anomaly_detection。请确保当你需要调试时再掀开调试器，不需要时要实时关掉，因为调试器会缩小你的考研速率。

对于幸免 RNN 中的梯度爆炸的问题，依然有一些实验和表面说明，梯度编订（gradient = min(gradient， threshold)）不错加速敛迹。HuggingFace 的 Transformer 完结等于一个稀奇显着的例子，诠释了若何使用梯度编订。本文中提到的其他一些智力，如 AMP 也不错用。

在 PyTorch 中不错使用 torch.nn.utils.clip_grad_norm_来完结。

在开动 BatchNormalization 层之前关闭 bias 层。对于一个 2-D 卷积层，不错将 bias 关节字成立为 False：torch.nn.Conv2d(...， bias=False， ...)。

在考据时刻关闭梯度筹画，成立：torch.no_grad() 。

要再三搜检一下输入是否归一化？是否使用了 batch 归一化？