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torchgpipe:PyTorch中的GPipe实现
共168个文件
py:65个
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2021-02-04
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火炬管 实施。 它针对CUDA(而非TPU)进行了优化。 from torchgpipe import GPipe model = nn . Sequential ( a , b , c , d ) model = GPipe ( model , balance = [ 1 , 1 , 1 , 1 ], chunks = 8 ) output = model ( input ) 什么是GPipe? GPipe是Google Brain发布的可扩展的管道并行性库,可以有效地训练大型的,消耗内存的模型。 根据这篇论文,GPipe可以使用8倍的设备(TPU)训练25倍大的模型,而使用4倍的设备
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torchgpipe:PyTorch中的GPipe实现 (168个子文件)
amoebanet 19B
amoebanet 19B
make.bat 787B
setup.cfg 2KB
.gitignore 2KB
LICENSE 1KB
Makefile 580B
README.ko.md 8KB
README.md 8KB
README.md 2KB
README.md 2KB
CONTRIBUTING.md 2KB
README.md 2KB
README.md 2KB
README.md 1KB
README.md 1KB
bug_report.md 1KB
README.md 1018B
NOTICE 4KB
test_gpipe.py 15KB
skippable.py 14KB
gpipe.py 12KB
main.py 11KB
checkpoint.py 10KB
pipeline.py 9KB
main.py 9KB
main.py 8KB
main.py 8KB
main.py 8KB
portal.py 7KB
test_balance.py 6KB
main.py 6KB
tracker.py 6KB
__init__.py 6KB
main.py 6KB
test_stream.py 6KB
batchnorm.py 5KB
tuplify_skips.py 5KB
__init__.py 5KB
test_deferred_batch_norm.py 5KB
microbatch.py 5KB
__init__.py 5KB
test_portal.py 4KB
worker.py 4KB
test_worker.py 4KB
test_bugs.py 4KB
test_tracker.py 4KB
test_leak.py 4KB
test_checkpoint.py 4KB
operations.py 3KB
profile.py 3KB
copy.py 3KB
stream.py 3KB
test_verify_skippables.py 3KB
test_gpipe.py 3KB
layout.py 3KB
conf.py 3KB
__init__.py 3KB
blockpartition.py 3KB
test_dependency.py 3KB
test_stash_pop.py 3KB
test_inspect_skip_layout.py 3KB
test_microbatch.py 3KB
bottleneck.py 2KB
setup.py 2KB
gpu_utils.py 2KB
test_inplace.py 2KB
test_copy.py 2KB
test_pipeline.py 2KB
genotype.py 2KB
dependency.py 1KB
phony.py 1KB
namespace.py 1KB
test_phony.py 1KB
test_transparency.py 950B
flatten_sequential.py 779B
flatten_sequential.py 779B
test_api.py 732B
conftest.py 682B
__init__.py 257B
__init__.py 251B
__init__.py 164B
torchgpipe_balancing.py 127B
__version__.py 22B
__init__.pyi 117KB
functional.pyi 14KB
pooling.pyi 8KB
loss.pyi 6KB
activation.pyi 5KB
rnn.pyi 5KB
conv.pyi 4KB
module.pyi 4KB
__init__.pyi 4KB
container.pyi 4KB
__init__.pyi 3KB
__init__.pyi 2KB
lr_scheduler.pyi 2KB
sparse.pyi 2KB
dataloader.pyi 2KB
padding.pyi 2KB
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