PyTorch Accelerate介绍和使用方法 |
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PyTorch Accelerate 是一个 PyTorch 的加速工具包，旨在简化 PyTorch 训练和推断的开发过程，并提高性能。它是由 Hugging Face、NVIDIA、AWS 和 Microsoft 等公司联合开发的，是一个开源项目。 PyTorch Accelerate 提供了一组简单易用的 API，帮助开发者实现模型的分布式训练、混合精度训练、自动调参、数据加载优化和模型优化等功能。它还集成了 PyTorch Lightning 和 TorchElastic，使用户能够轻松地实现高性能和高可扩展性的模型训练和推断。 PyTorch Accelerate 的主要优势包括： 分布式训练：可以在多个 GPU 或多台机器上并行训练模型，从而缩短训练时间和提高模型性能；混合精度训练：可以使用半精度浮点数加速模型训练，从而减少 GPU 内存使用和提高训练速度；自动调参：可以使用 PyTorch Lightning Trainer 来自动调整超参数，从而提高模型性能；数据加载优化：可以使用 DataLoader 和 DataLoaderTransforms 来优化数据加载速度，从而减少训练时间；模型优化：可以使用 Apex 或 TorchScript 等工具来优化模型性能。总之，PyTorch Accelerate 可以帮助开发者更快速、更高效地训练和推断 PyTorch 模型，从而加快模型开发和部署的速度。 github: GitHub - huggingface/accelerate: A simple way to train and use PyTorch models with multi-GPU, TPU, mixed-precisiongithub: 下面是一个官方示例： import torch import torch.nn.functional as F from datasets import load_dataset + from accelerate import Accelerator + accelerator = Accelerator() - device = 'cpu' + device = accelerator.device model = torch.nn.Transformer().to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) dataset = load_dataset('my_dataset') data = torch.utils.data.DataLoader(dataset, shuffle=True) + model, optimizer, data = accelerator.prepare(model, optimizer, data) model.train() for epoch in range(10): for source, targets in data: source = source.to(device) targets = targets.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(source) loss = F.cross_entropy(output, targets) - loss.backward() + accelerator.backward(loss) optimizer.step() import torch import torch.nn.functional as F from datasets import load_dataset + from accelerate import Accelerator - device = 'cpu' + accelerator = Accelerator() - model = torch.nn.Transformer().to(device) + model = torch.nn.Transformer() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) dataset = load_dataset('my_dataset') data = torch.utils.data.DataLoader(dataset, shuffle=True) + model, optimizer, data = accelerator.prepare(model, optimizer, data) model.train() for epoch in range(10): for source, targets in data: - source = source.to(device) - targets = targets.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(source) loss = F.cross_entropy(output, targets) - loss.backward() + accelerator.backward(loss) optimizer.step()更多的使用方法请参考官方文档 下面是一个简单的使用 PyTorch Accelerate 进行分布式训练的示例代码： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from accelerate import Accelerator # 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 100) self.fc2 = nn.Linear(100, 10) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x # 加载数据集 train_dataset = ... test_dataset = ... train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) # 初始化加速器 accelerator = Accelerator() # 将模型和优化器移到加速器上 model = Net() model, optimizer = accelerator.prepare(model, optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)) # 分布式训练 for epoch in range(10): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() data, target = accelerator.prepare(data, target) output = model(data) loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target) accelerator.backward(loss) optimizer.step() model.eval() with torch.no_grad(): correct = 0 total = 0 for data, target in test_loader: data, target = accelerator.prepare(data, target) output = model(data) _, predicted = torch.max(output.data, 1) total += target.size(0) correct += accelerator.gather(predicted.eq(target.data)).item() accuracy = 100. * correct / total print(f"Epoch {epoch}, Test Accuracy: {accuracy:.2f}%")在上面的示例中，我们首先定义了一个简单的神经网络模型，并使用 PyTorch 自带的 DataLoader 加载了训练集和测试集。接下来，我们使用 PyTorch Accelerate 初始化了一个加速器，并将模型和优化器移到了加速器上。最后，我们使用一个简单的 for 循环进行了分布式训练，并在每个 epoch 结束后计算了模型在测试集上的准确率。 |
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