简介PyTorch在进行模型训练时采用的都是单精度(FP32)训练的方法,，也就是每个数据都占用4个字节(32bit)的空间。半精度(FP16)数据则只占用2个字节(16bit)的存储空间。因此FP16相比FP32节省了一半的存储空间和位宽，不仅在相同显存占用的情况下容纳更多样本，而且可以加快计算速度。而在多数情况下，FP16带来的精度降低对模型性能的损失很小，并且有许多可行的办法可以进一步降低这
半精度混合训练，省显存且能提速一倍。混合精度训练，需要硬件设备支持才可以。混合精度需要Tensor Core支持，P4卡不支持混合精度训练。 Tensor Core：我们知道在深度学习中大量的运算都是在高维矩阵
文章目录一、自定义损失函数1.以函数方式定义2.以类方式定义二、学习率调整策略1.使用官方scheduler1.1 StepLR1.2 MultiStepLR1.3 ExponentialLR1.4 CosineAnnealingLR1.5 ReduceLRonPlateau1.6 LambdaLR1.7 学习率调整小结2.自定义scheduler三、模型微调(Finetune)1.模型微调流程
网络的教程来看，在半精度amp训练出现nan问题，无非就是这几种：计算loss 时，出现了除以0的情况loss过大，被半精度判断为inf网络参数中有nan，那么运算结果也会输出nan（这个更像是现象而不是原因，网络中出现nan肯定是之前出现了nan或inf）但是总结起来就三种：运算错误，比如计算Loss时出现x/0造成错误数值溢出，运算结果超出了表示范围，比如权重和输入正常，但是运算结果Nan或I
该博客基于以下项目的开源代码进行分析：Simple Pose: Rethinking and Improving a Bottom-up Approach for Multi-Person Pose Estimation”Github代码地址：代码参考：知乎《Pytorch DDP分布式训练介绍》Github《Distribution is all you need》知乎《一个 Pytorch 训
文章目录前言一、动机二、Why Distributed Data Parallel？三、大图景（The big picture）四、最小例程与解释五、加上 MultiProcessing六、使用Apex进行混合混合精度训练参考链接 前言Data Parallel 并行运算时，各种原因导致单进程多卡的时候只有一张卡在进行运算在使用 Distributed Data Parallel 时，注意 需要
Pytorch自动混合精度(AMP)介绍与使用背景：pytorch从1.6版本开始，已经内置了torch.cuda.amp，采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了。本文主要从三个方面来介绍AMP：一．什么是AMP?二．为什么要使用AMP？三．如何使用AMP?四. 注意事项正文：一．什么是AMP?默认情况下，大多数深度学习框架都采用32位浮点算法进行训练。２０１７年，NVI
# PyTorch半精度训练与Apex库
## 引言
深度学习模型的训练过程通常需要大量的计算资源和时间。在训练过程中，梯度计算和参数更新是占据大部分时间和资源的关键步骤。为了加速训练过程，研究人员提出了许多优化方法和技术。其中一种常用的方法是使用半精度训练，在保持模型准确性的同时，减少计算和存储开销。本文将介绍PyTorch框架中的半精度训练技术，并详细介绍Apex库的使用。
## 1. 什
原创
2023-08-10 04:59:49
471阅读
apex fp16
想起一个关于运维的段子：很多问题可以通过重启解决，想说算法工(diao)程(bao)师(xia)的很多问题可以通过换版本解决。起因是白嫖到一个tensorflow的架子跑bert，自己花一上午时间搞定了单机多卡训练，之后花了两个下午也没有搞定半精度，症状是不报错，但是显存不降，速度不涨（32G v100)。于是开始怀念我熟悉的pyto
转载
2023-06-13 22:15:52
106阅读
Source内容速览‘train.py’: single training process on one GPU only.‘train_parallel.py’: signle training process on multiple GPUs using Dataparallel (包括不同GPU之间的负载均衡).‘train_distributed.py’ (recommended): mu
刚刚，Facebook 通过 PyTorch 官方博客宣布：PyTorch 1.6 正式发布！新版本增加了一个 amp 子模块，支持本地自动混合精度训练。Facebook 还表示，微软已扩大了对 PyTorch 社区的参与，现在拥有 PyTorch 在 Windows 上的开发和维护所有权。
机器之心报道，机器之心编辑部。 相比于以往的 PyTorch 版本，
Pytorch简介：Nvidia提供了一个混合精度工具apex，可以加速pytorch的训练效率（空间和时间上）。号称可以这不降低模型性能的情况下，将训练速度提升2～4倍，训练显存开销减少为原来的一半。开源地址如下：https://github.com/NVIDIA/apex，论文在此。目前该工具的版本为0.1版本，工具中主要有四个功能：amp，parallel，optimizers和normal
实验： 混合精度训练对比 (GTX 3090 VS TESLA V100-SXM2)经常有小伙伴问我 TESLA V100 显存 16GB 比 GTX 3090 的 24GB 少了 8GB，价格还一样，为啥要用 V100 呢？ 使用精度低于 32 位浮点数的数字格式有很多好处。首先，它们需要 更少的内存，从而能够训练和部署更大的神经网络。其次，它们需要 更少的内存带宽，从而加快数据传输操作。第三，
转载
2023-09-07 16:58:45
437阅读
本文主要是收集了一些在使用pytorch自带的amp下loss nan的情况及对应处理方案。Why?如果要解决问题，首先就要明确原因：为什么全精度训练时不会nan
转载
2022-08-08 10:08:12
354阅读
基于TensorFlow的Python API开发的训练脚本默认运行在CPU/GPU/TPU上，为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力，需要将其迁移到昇腾平台。01 数据预处理中存在资源类算子，导致训练异常问题现象TensorFlow网络执行时，报如下错误：[2021-03-19 13:50:24.895266: W tensorflow/core/framework/op_kernel.
PyTorchAuthor：louwillMachine Learning Lab 随着近几年的大力发展，PyTorch逐渐成为主流的深度学习框架。相应的PyTorch技术生态也逐渐丰富和完善。本文重点回顾和盘点PyTorch的技术生态，包含大量的工具库，遍布AI各个领域和方向。Pytorch LightningPytorch Lightning是一款基于Py
1、如果是通道数比较少的网络结构，比如32-64之间，那么这个网络，全精度和半精度，速度差别不会很大，半精度会稍微快个20%的样子。2、如果是通道数比较多的网络结构，比如256-512之间，那么这个网络，全精度和半精度，速度差别会比较明显，半精度是全精度速度的四倍。3、另外batch_size的影响不大。4、增加通道数，全精度inference的时间变化比较大，半精度inference的时间变化比
转载
2020-07-06 18:20:00
80阅读
TensorRT 使用混合精度五种精度类型kFLOAT //!< FP32 format.
kHALF //!< FP16 format.
kINT8 //!< INT8 format.
kINT32 //!< INT32 format.
kTF32 //!< TF32 format.TF32精度TF32 Tensor Cores 可以使用 FP32 加速网络，
单精度和半精度混合训练 概述 混合精度训练方法，通过混合使用单精度和半精度数据格式，加速深度神经网络训练的过程，同时保持了单精度训练所能达到的网络精度。混合精度训练能够加速计算过程，同时减少内存使用和存取，并使得在特定的硬件上可以训练更大的模型或batch size。 对于FP16的算子，若给定的数
转载
2021-02-25 06:15:00
803阅读
2评论
你在用 PyTorch 写 transformer 吗？大多数关于在生产中部署 Transformer 类模型的教程都是基于 PyTorch 和 FastAPI 构建的。两者都是很好的工具，但在推理方面的性能不是很好。而如果你花费时间进行研究，可以在 ONNX Runtime 和 Triton 推理服务器上构建一些更好的东西。与普通 PyTorch 相比，推理速度通常会快 2 到 4 倍。如果你想
