1、混合精度训练混合精度训练(mixed-precision)的原理是降低部分变量和运算的精度，一般GPU默认浮点精度为32位，即每个变量占用4个字节内存，可以将浮点精度将为16位，即每个变量2个字节，于是就可以减少一半的内存占用。这样的做法不会缩减模型的规模(参数量)，但会降低计算精度，提高训练速度，尤其是在支持TensorCore的GPU上。 Pytorch 1.5以后的版本均支持自动混合精度
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
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，
最近在训练yolo v5的模型时，出现了这样一个bug：cannot import name 'amp'这个模块之前从来没有见过，所以就去了解了一下，发现是pytorch中的自动混合精度模块。这是yolov5新使用的技术，v4，v3都没有出现过。1.什么是自动混合精度自动混合精度（automatic mixed precision (AMP)）是在pytorch1.6版本中发布的。神经网络计算框架
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
# Java Double精度溢出解决方法
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何解决Java中double类型的精度溢出问题。首先，我们来整理一下解决这个问题的流程。
```mermaid
flowchart TD;
A[定义double类型变量] --> B[给变量赋值];
B --> C[进行数值计算];
C --> D[输出结果];
```
接下来，让我们通
默认情况下，大多数深度学习框架（包括PyTorch）都采用32位浮点（FP32）算法进行训练。但是，对于许多深度学习模型而言，这对于获得完全准确性不是必需的。2017年，NVIDIA研究人员开发了一种用于混合精度训练的方法，该方法在训练网络时将单精度（FP32）与半精度（例如FP16）格式结合在一起，并使用相同的超参数实现了与FP32训练相同的精度， NVIDIA GPU的其他性能优势：训练时间更
某位 A 同学发了我一张截图，问为何结果中出现了负数？ 问题截图 看了图，我第一感觉就是数据溢出了。数据超出能表示的最大值，就会出现奇奇怪怪的结果。然后，他继续发了张图，内容是 print(100000*208378)，就是直接打印上图的 E[0]*G[0]，结果是 20837800000，这是个正确的结果。所以新的问题是：如果说上图的数据溢出了，为何直接相乘的数却没有溢出？由于我一直忽
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
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，
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2023-09-07 16:58:45
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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
Contents混合精度训练 (Mixed Precision Training)单精度浮点数 (FP32) 和半精度浮点数 (FP16)为什么要用 FP16为什么只用 FP16 会有问题解决方案损失缩放 (Loss Scaling)FP32 权重备份黑名单Tensor CoreNVIDIA apex 库代码解读opt-level (o1, o2, o3, o4)apex 的 o1 实现apex
1. 反直觉的bfloat16torch支持单精度浮点数bfloat16。这种数据类型在使用的时候需要格外小心，因为它很可能会表现出一系列的“反人类直觉”特性。什么是bfloat16BF16是brain float的简称（来源于google brain）。不同于普通的单精度浮点数FP16(i.e., torch.float16)，BF16是介于FP16和FP32之间的一种浮点数格式。BF16的指数
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
float 单精度浮点 32bit，double 双精度浮点64bit，decimal是高精度 128bit，浮点数。float double 是 基本类型（primitive type），decimal不是。float 有效数字7位，范围 ±1.5 × 10E−45 to ±3.4 × 10E38double 有效数字15/16 位，范围 ±5.0 × 10 E−3
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2023-07-04 13:54:37
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每个 torch.Tensor 都有一个 torch.dtype、torch.device 和 torch.layout。torch.dtypeCLASStorch.dtypetorch.dtype 是表示 torch.Tensor 的数据类型的对象。 PyTorch 有十二种不同的数据类型：Data typedtypeLegacy Constructors32-bit floating poin
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PyTorch自动混合精度训练(AMP)手册AutocastingGradient ScalingNotesAutocast Op Look-up-tableReference PyTorch自动混合精度训练(AMP)手册自动混合精度 —— Automatic Mixed Precision, AMP混合精度训练是指在训练过程中，一些操作使用float32数据类型的单精度，一些操作(li
AMP介绍之前大多数的学习框架都是用float32的精度进行训练，AMP做的改进就是使用float32和float16相结合进行训练，并且相同的超参数实现了与使用float32几乎相同的精度为什么使用混合精度混合精度预示着有不止一种精度的Tensor，PyTorch的AMP有2种精度是torch.FloatTensor和torch.HalfTensor因为使用自动混合精度其实一种在训练过程中对训练
