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
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2024-01-26 17:59:58
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# 实现PyTorch混合精度训练指南
## 简介
在深度学习中，PyTorch是一种常用的深度学习框架，它提供了强大的计算能力和灵活的模型构建工具。混合精度训练是一种优化技术，通过使用低精度浮点数进行模型参数更新，可以加快训练速度，同时减少内存占用。
在本指南中，我将向你介绍如何在PyTorch中实现混合精度训练。我将逐步解释整个流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 混合精度训练流程
原创
2023-10-24 16:33:02
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FP16(半精度浮点数)表示能够提升拥有TensorCore架构的GPU的计算速度(V100)。有很多相关介绍对其运作原理和使用方法进行了说明，本文就不再赘述。其优点可以概括为2点：1）FP16只占用通常使用的FP32一半的显存。2）NVIDIA V系列GPU在对FP16计算速度比FP32快上许多（实际加速比根据混合精度使用策略的不同存在差异）。
原创
2024-07-24 10:20:08
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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
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2024-08-29 21:09:14
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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
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2024-05-15 10:33:42
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1 torch.cuda.amp混合精度训练 混合精度训练提供了自适应的float32(单精度)与float16(半精度)数据适配，我们必须同时使用 torch.autocast and torch.cuda.amp.GradScaler 才能起到作用。然而，torch.autocast和Gra
原创
2022-05-31 10:02:33
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在使用 PyTorch 进行混合精度训练时，很多开发者可能会发现训练速度较慢。这不仅影响了开发效率，也延缓了模型的迭代速度。接下来，我们将详细介绍如何解决这一问题，从备份策略到最佳实践，梳理清晰的流程与工具使用，以确保能够稳妥地应对可能的挑战。
### 备份策略
为了确保在混合精度训练过程中数据的安全性，我们需要制定合理的备份策略。可以通过思维导图来概述整体的备份思路，并结合存储架构进行详细说
目录线性模型1.步骤2.Example2.1 Analyse2.2 Model design2.2.1 Linear model (线性模型)2.2.2 找最优权重（不同权重的直线的倾斜角度不同）2.2.3 Training Loss2.2.4 MSE2.3 代码实现2.4 结果截图3.Exercise3.1 代码实现3.2 结果截图 线性模型1.步骤准备数据集DataSet模型选择Model训
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2024-03-13 10:55:31
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、混合精度训练原理：解决办法是：步骤：二、使用步骤1.引入库2.使用混合精度训练总结 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、混合精度训练原理：将
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2023-11-09 01:39:23
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为什么需要自动混合精度？这个问题其实暗含着这样的意思：为什么需要自动混合精度，也就是torch.FloatTensor和torch.HalfTensor的混合，而不全是torch.FloatTensor？或者全是torch.HalfTensor？如果非要以这种方式问，那么答案只能是，在某些上下文中torch.FloatTensor有优势，在某些上下文中torch.HalfTensor有
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
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2024-08-15 10:44:31
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# PyTorch混合精度训练的原理及代码示例
在深度学习中，模型的训练通常需要大量的计算资源和时间。随着模型规模的不断增大，训练的效率和速度也成为研究的热点。混合精度训练（Mixed Precision Training）是一种利用低精度计算（如FP16）来加速训练过程并减少内存占用的技术。在这篇文章中，我们将介绍混合精度训练的原理，并通过代码示例帮助读者更好地理解这一技术。
## 什么是混
更大的深度学习模型需要更多的计算能力和内存资源。一些新技术的提出，可以更快地训练深度神经网络。我们可以使用 FP16（半精度浮
原创
2023-12-20 09:34:23
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A- 本地实验环境为：RTX 3090 24G1.2 下载数据集 Ka
原创
2023-05-17 10:31:13
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同时使用 16 位和 32 位浮点类型训练，加快运行速度，减少内存使用的一种训练方法。 效率会得到提升的前提条件： 1.在batch足够大，2.gpu满足计算能力至少为 7.0 的 NVIDIA GPU，3.模型足够大。 可用字符串 ‘mixed_float16’ 构造策略，并将其设置为全局策略。这会导致随后创建的层使用 float16 和 float32 的混合精度`policy = mixed
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2024-06-13 10:28:50
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from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler # Init Step 1: Create Model model, device, start_epoch = create_model(opt) if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model) model.cuda() # Init Step 2: Creat
原创
2021-07-12 09:40:01
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# 使用 PyTorch 实现混合精度训练的详细指南
在深度学习领域中，混合精度训练是一种常用的方法，可以提升模型训练的效率，减少 GPU 内存使用，进而加速训练。本文将帮助你理解如何在 PyTorch 中实现混合精度训练，简明扼要地展示需要遵循的步骤、详细代码示例和相关注释。
## 流程概述
下面是实现 PyTorch 混合精度训练的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
在进行PyTorch混合精度训练时，虽然该技术旨在提高模型的训练速度和效率，但在某些情况下，当我们处理大型模型或者小批量数据时速度可能会变慢。这个问题通常与以下几个方面相关：优化器的选择、数据加载的效率、GPU内存的管理以及混合精度训练中的数值稳定性等。本博文将对“PyTorch混合精度训练为什么速度变慢”的解决方案进行深入探讨，涵盖各个方面的备份策略、恢复流程等。
### 备份策略
为了确保
