本文主要是介绍accelerate 笔记：对齐不同设备配置的性能，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
- 在TPU、多GPU和单GPU上使用accelerate运行相同的脚本和相同的batch_size，可能结果是不一样的
- 那应该怎么做呢?
1 设置正确的种子
确保在所有分布式情况下使用 utils.set_seed() 完全设置种子，以使训练可复现
from accelerate.utils import set_seedset_seed(42)- acclerate的设置随机种子涵盖了5种不同的种子设置：
- 随机状态
- numpy的状态
- torch
- torch的cuda状态
- 如果TPUs可用，torch_xla的cuda状态
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)
# 即使cuda不可用，也可以安全地调用此函数
if is_torch_xla_available():xm.set_rng_state(seed)2 batch_size
- 在使用Accelerate进行训练时，传递给数据加载器的批处理大小是每个GPU的批处理大小。
- 这意味着在两个GPU上的64的批处理大小实际上是128的批处理大小。
举例：假设我们有：两个GPU用于“多GPU”、一个带有8个工作站的TPU pod
3 学习率
学习率应该根据设备的数量线性缩放
learning_rate = 1e-3
accelerator = Accelerator()
learning_rate *= accelerator.num_processesoptimizer = AdamW(params=model.parameters(), lr=learning_rate)
4 梯度累积和混合精度
- 使用梯度累积和混合精度时，由于梯度平均（累积）和精度损失（混合精度）的工作方式，预期会有一些性能下降。
- 这将在比较不同计算设置的批量损失时明显看到。
- 然而，训练结束时的总损失、指标和一般性能应该大致相同。
这篇关于accelerate 笔记：对齐不同设备配置的性能的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
