🤗Accelerate 库的使用指南和案例

Acclerate的GitHub地址： 官方的快速上手指南： Quick tour 根据PyTorch的ImageNet案例，我个人基于猫狗数据集修改后的案例： 这一部分主要是翻译官方的Quick tour，加上个人的理解。 首先为什么要用这个库呢？平时阅读大佬们的代码 (pytorch)，由于他们都是多机多卡训练的，代码中使用的都是分布式并行计算，需要定义一系列的参数，显得非常复杂。而HuggingFace的Accelerate就能很好的解决这个问题，只需要在平时用的DataParallel版代码中修改几行，就能实现多机多卡、单机多卡的分布式并行计算，另外还支持FP16半精度计算。 一个简单的例子如下： 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() 相信大家看了上面的案例就基本知道要怎么使用了。接下来我简单说明下具体的方法 首先要从acclelerate导入Accelerator 2.