SavePlanner.create_global_plan() のサンプルコード
torch.distributed.checkpoint.SavePlanner.create_global_plan()
は、PyTorch Distributed Checkpoint の重要な機能の一つであり、複数の GPU 上に分散されたモデルのチェックポイントを効率的に保存するための計画を作成します。この関数は、すべての GPU 上のすべてのモジュールの状態を保存する単一のファイルを作成するのではなく、各 GPU 上のモジュールの状態のみを保存する複数のファイルを作成します。これにより、チェックポイントの保存と読み込みが高速化されます。
パラメータ
- state_dict: 保存するモジュールの状態辞書。
- filename_prefix: 保存されるファイル名のプレフィックス。
- global_rank: 現在のプロセスランク。
- world_size: プロセスの総数。
- backend: 使用するバックエンド。
処理内容
state_dict
を分割して、各 GPU 上に保存するモジュールの状態を取得します。- 各 GPU 上のモジュールの状態を保存するためのファイル名を作成します。
- 各 GPU 上のモジュールの状態をファイルに保存します。
- すべてのファイルが保存されたら、すべてのファイルを開閉します。
コード例
import torch.distributed.checkpoint as cp
# モジュールの状態を取得
state_dict = model.state_dict()
# ファイル名のプレフィックスを設定
filename_prefix = "my_checkpoint"
# SavePlanner を作成
planner = cp.SavePlanner(state_dict, filename_prefix)
# グローバルプランを作成
global_plan = planner.create_global_plan()
# 各 GPU でプランを実行
for rank, plan in enumerate(global_plan):
if rank == torch.distributed.get_rank():
cp.save_on_this_process(plan)
# すべてのファイルを開閉
cp.barrier()
注意事項
SavePlanner
は、分散訓練中にのみ使用できます。create_global_plan()
は、すべての GPU 上で一度だけ呼び出す必要があります。save_on_this_process()
は、各 GPU 上で一度だけ呼び出す必要があります。
PyTorch Distributed Checkpoint の SavePlanner.create_global_plan() サンプルコード
シンプルな例
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.distributed.checkpoint as cp
def main():
# モデルを定義
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# モジュールの状態を取得
state_dict = model.state_dict()
# ファイル名のプレフィックスを設定
filename_prefix = "my_checkpoint"
# SavePlanner を作成
planner = cp.SavePlanner(state_dict, filename_prefix)
# グローバルプランを作成
global_plan = planner.create_global_plan()
# 各 GPU でプランを実行
for rank, plan in enumerate(global_plan):
if rank == dist.get_rank():
cp.save_on_this_process(plan)
# すべてのファイルを開閉
cp.barrier()
if __name__ == "__main__":
main()
オプションの指定
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.distributed.checkpoint as cp
def main():
# モデルを定義
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# モジュールの状態を取得
state_dict = model.state_dict()
# ファイル名のプレフィックスを設定
filename_prefix = "my_checkpoint"
# オプションを指定
options = cp.CheckpointOptions(
compress=True,
shard_size=1024 * 1024 * 1024,
)
# SavePlanner を作成
planner = cp.SavePlanner(state_dict, filename_prefix, options)
# グローバルプランを作成
global_plan = planner.create_global_plan()
# 各 GPU でプランを実行
for rank, plan in enumerate(global_plan):
if rank == dist.get_rank():
cp.save_on_this_process(plan)
# すべてのファイルを開閉
cp.barrier()
if __name__ == "__main__":
main()
カスタムチェックポイント
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.distributed.checkpoint as cp
def custom_checkpoint_fn(state_dict, filename):
# 独自のチェックポイント保存ロジックを実装
...
def main():
# モデルを定義
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# モジュールの状態を取得
state_dict = model.state_dict()
# ファイル名のプレフィックスを設定
filename_prefix = "my_checkpoint"
# カスタムチェックポイント関数を指定
planner = cp.SavePlanner(state_dict, filename_prefix, checkpoint_fn=custom_checkpoint_fn)
# グローバルプランを作成
global_plan = planner.create_global_plan()
# 各 GPU でプランを実行
for rank, plan in enumerate(global_plan):
if rank == dist.get_rank():
cp.save_on_this_process(plan)
# すべてのファイルを開閉
cp.barrier()
if __name__ == "__main__":
main()
- 上記のサンプルコードは、PyTorch Distributed Checkpoint の基本的な使い方を示しています。
- 詳細については、PyTorch Distributed Checkpoint documentation を参照してください。
PyTorch Distributed Checkpoint の SavePlanner.create_global_plan() 以外の方法
SavePlanner
を使用せずに、手動でチェックポイントを保存することもできます。
import torch
import torch.distributed as dist
def main():
# モデルを定義
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# モジュールの状態を取得
state_dict = model.state_dict()
# ファイル名のプレフィックスを設定
filename_prefix = "my_checkpoint"
# 各 GPU でチェックポイントを保存
for rank in range(dist.get_world_size()):
if rank == dist.get_rank():
torch.save(state_dict, f"{filename_prefix}_{rank}.ckpt")
# すべてのファイルを開閉
dist.barrier()
if __name__ == "__main__":
main()
第三者のライブラリを使用する
PyTorch Distributed Checkpoint 以外にも、分散訓練用のチェックポイント管理ライブラリがいくつか存在します。
これらのライブラリは、SavePlanner
よりも高度な機能を提供する場合があります。
- シンプルなチェックポイント保存であれば、
SavePlanner
を使用するのが最も簡単です。 - より高度な機能が必要であれば、手動でチェックポイントを保存するか、第三者のライブラリを使用する必要があります。
PyTorch Distributed Checkpoint の SavePlanner.create_global_plan()
は、複数の GPU 上に分散されたモデルのチェックポイントを効率的に保存するための便利な機能です。しかし、要件によっては、他の方法の方が適している場合もあります。
パフォーマンス向上:PyTorch Dataset と DataLoader でデータローディングを最適化する
Datasetは、データセットを表す抽象クラスです。データセットは、画像、テキスト、音声など、機械学習モデルの学習に使用できるデータのコレクションです。Datasetクラスは、データセットを読み込み、処理するための基本的なインターフェースを提供します。
torch.fft.ifftを使いこなせ!画像処理・音声処理・機械学習の強力なツール
PyTorchは、Pythonにおけるディープラーニングフレームワークの一つです。torch. fftモジュールには、離散フーリエ変換(DFT)と逆離散フーリエ変換(IDFT)を行うための関数群が用意されています。torch. fft. ifftは、DFTの結果を入力として受け取り、IDFTを実行する関数です。
画像処理に役立つ PyTorch の Discrete Fourier Transforms と torch.fft.ihfft2()
PyTorch は Python で機械学習を行うためのライブラリであり、画像処理や音声処理など様々な分野で活用されています。Discrete Fourier Transforms (DFT) は、信号処理や画像処理において重要な役割を果たす数学的な変換です。PyTorch には torch
PyTorch初心者でも安心!torch.fft.fftnを使ったサンプルコード集
PyTorchは、Pythonにおける深層学習ライブラリであり、科学計算にも利用できます。torch. fftモジュールは、離散フーリエ変換(DFT)を含むフーリエ変換関連の機能を提供します。torch. fft. fftnは、多次元DFTを実行するための関数です。これは、画像処理、音声処理、信号処理など、様々な分野で使用されます。
PyTorchで画像処理: torch.fft.fftshift() を活用した高度なテクニック
PyTorch は、Python で機械学習モデルを構築するためのオープンソースライブラリです。torch. fft モジュールは、離散フーリエ変換 (DFT) と関連する関数を提供します。DFT とはDFT は、連続時間信号を離散時間信号に変換するための数学的な操作です。これは、信号処理、画像処理、音声処理など、さまざまな分野で使用されています。
PyTorch NN 関数における torch.nn.functional.celu の詳細解説
torch. nn. functional. celu は、PyTorch の NN 関数ライブラリに含まれる活性化関数です。CELU (Continuous Exponential Linear Unit) と呼ばれ、従来の ReLU や SELU と比べて、勾配消失問題の緩和、情報量の保持、高速な学習など、様々な利点を持つ次世代の活性化関数として注目されています。
torch.ao.quantization.fx.custom_config.ConvertCustomConfig クラスの詳解
torch. ao. quantization. fx. custom_config. ConvertCustomConfig は、PyTorch Quantization におけるカスタム量子化の重要な構成要素です。このクラスは、カスタム量子化関数を定義し、モデル内の特定のモジュールに対して個別に適用することを可能にします。
PyTorchでSciPyライクSpecialモジュールを使う:torch.special.scaled_modified_bessel_k1()徹底解説
torch. special. scaled_modified_bessel_k1()は、PyTorchのSciPyライクSpecialモジュールにおける関数の一つです。第二種変形ベッセル関数K_1(ν, z)を、スケーリングファクター2/πで割った値を計算します。
PyTorch Tensor.index_add_() の代替方法: スライスと代入、torch.scatter_() メソッドなど
index_add_() メソッドは以下の形式で記述されます。ここで、dim: 加算を行うテンソルの次元index: 加算を行う要素のインデックスを表すテンソルtensor: 加算する値を表すテンソル例:index_add_() メソッドは、以下の手順で動作します。
PyTorchのTorch Scriptとtorch.jit.ScriptModule.train()
torch. jit. ScriptModule. train() は、Torch Script でコンパイルされたモデルのトレーニングモードを設定するためのメソッドです。このメソッドを呼び出すと、モデルはトレーニングモードになり、勾配計算が有効になります。