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
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2024-06-26 13:19:52
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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
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2020-07-06 18:20:00
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PyTorch 1.6 nightly增加了一个子模块 amp，支持自动混合精度训练。值得期待。来看看性能如何，相比Nvidia Apex 有哪些优势？
即将在 PyTorch 1.6上发布的 torch.cuda.amp 混合精度训练模块实现了它的承诺，只需增加几行新代码就可以提高大型模型训练50-60% 的速度。
预计将在 P
mixed_precision = True
try: # Mixed precision training https://github.com/NVIDIA/apex
from apex import amp
except:
mixed_precision = False # not installed
model, optimizer = amp.initialize
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2023-10-19 09:51:26
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这篇博客是在pytorch中基于apex使用混合精度加速的一个偏工程的描述，原理层面的解释并不是这篇博客的目的，不过在参考部分提供了非常有价值的资料，可以进一步研究。一个关键原则：“仅仅在权重更新的时候使用fp32，耗时的前向和后向运算都使用fp16”。其中的一个技巧是：在反向计算开始前，将dloss乘上一个scale，人为变大；权重更新前，除去scale，恢复正常值。目的是为了减小激活gradi
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2023-10-31 15:54:50
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# PyTorch 禁止使用半精度（FP16）
在深度学习的训练过程中，使用半精度（FP16）通常可以加速计算并节省显存。然而，在某些情况下，禁止使用半精度可以提高模型的稳定性和性能，尤其是在处理一些复杂的任务时。本文将探讨在 PyTorch 中如何设置和实施这一策略，同时提供代码示例、新手入门建议和相关的甘特图及流程图。
## 1. 半精度的概述
半精度（FP16）是浮点数的一种表示方式
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
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2023-10-20 11:40:15
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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，
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2024-04-23 10:39:31
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# PyTorch 半精度：提高深度学习训练效率的利器
随着深度学习的快速发展，模型的复杂性和数据量不断增加，因此训练这些模型的计算需求也与日俱增。为了提高计算效率，PyTorch 提供了一种称为“半精度”（FP16）的方法。本文将介绍什么是半精度、其优势，及如何在 PyTorch 中实现。
## 什么是半精度？
半精度浮点数（FP16或“half precision”）是计算机中用于表示浮
一说到LOD100、200、300.....很多业内人士就知道说的是模型精度，但是对于刚刚入着圈的新人来说却是个陌生的概念。今天中国BIM培训网的小编就发一篇扫盲贴，跟新人说一下什么是BIM模型精度。模型的细致程度，英文称作Level of Details，也叫作Level of Development。描述了一个BIM模型构件单元从最低级的近似概念化的程度发展到最高级的演示级精度的步骤。美国建筑
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2024-10-23 12:21:47
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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
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2023-10-31 17:43:52
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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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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
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2024-08-20 22:09:17
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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
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2023-10-18 22:37:42
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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
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2023-10-12 20:33:36
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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
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2023-11-13 08:38:37
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题外话，我为什么要写这篇博客，就是因为我穷！没钱！租的服务器一会钱就烧没了，急需要一种trick，来降低内存加速。回到正题，如果我们使用的数据集较大，且网络较深，则会造成训练较慢，此时我们要想加速训练可以使用Pytorch的AMP（autocast与Gradscaler）；本文便是依据此写出的博文，对Pytorch的AMP(autocast与Gradscaler进行对比)自动混合精度对模型训练加速
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2024-08-13 14:39:15
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文章目录Part1 视频学习一、绪论1.人工智能2.机器学习监督vs无监督学习模型参数vs无参数模型判别vs生成模型二、深度学习概述三、浅层神经网络1.M-P神经元2.激活函数3.单层感知器4.多层感知器5.万有逼近定理6.神经网络每一层的作用7.误差反向传播8.梯度四、神经网络基础1.逐层预训练2.自编码器3.受限玻耳兹曼机 (RBM)Part2 代码练习一、pytorch 基础练习1. 定义
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
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2024-06-18 19:33:05
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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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