浅读一下美团视觉智能部提出的YOLOV6：专用于工业应用的单阶段目标检测框架目前该项目已经开源：https://github.com/meituan/YOLOv6，但是没有看到相应的论文，然后去找了一下。 虽然没有更详细的论文介绍，不过人家代码已经开源了，还是值得看看的。一、相关知识：1.1、FP16和FP32？当前Pytorch的默认存储数据类型是整数INT64(8字节)，浮点数FP32(4字节
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
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2023-12-08 13:32:47
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混合精度计算 文章目录混合精度计算1.Autocasting1.1 torch.autocast(device_type, dtype=None, enabled=True, cache_enabled=None)1.2 torch.cuda.amp.autocast(enabled=True, dtype=torch.float16, cache_enabled=True)1.3 torch.c
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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ubuntu下torch->onnx->tvm操作环境配置torch->libtorchtorch->onnx->tvmauto tune tvm 环境配置环境配置的过程包括：配置pytorch1.4以及pytorch1.0虚拟环境源码编译llvm源码编译tvm源码编译libtorch 具体内容：配置pytorch1.4虚拟环境： 由于Tvm目前仅支持pytorch
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2023-12-02 22:52:35
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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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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
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2024-02-25 11:06:29
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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
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2023-12-24 08:17:52
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文章目录前言一、转换精度二、重要参数1.线性误差（INL）和差分线性误差（DNL）2.失调误差和增益误差三、转换校正总结 前言本文对模数转换芯片的精度进行简要介绍，帮助大家正确选型，并介绍了一个基本的ADC转换结果校正方法。专业术语在不同厂家的芯片使用手册中可能不相同，若要详细了解还需要阅读产品手册~一、转换精度【重要参数】 FS：满量程值。 LSB：最低有效位，即ADC输出的二进制码最低位0…
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2023-12-14 00:56:53
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PyTorch学习笔记（1）Transforms的使用 本博文是PyTorch的学习笔记，第1次内容记录，主要记录了Transforms的使用。 目录PyTorch学习笔记（1）Transforms的使用1.什么是Transforms？1.1Transforms的定义1.2transforms.py文件中定义了哪些类2.Transforms应用举例2.1项目情况2.2代码详情2.3运行过程3
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2023-10-14 05:35:12
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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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作者：Rahul Agarwal 您是否知道反向传播算法是Geoffrey Hinton在1986年的《自然》杂志上提出的？ 同样的，卷积网络由Yann le cun于1998年首次提出，并进行了数字分类，他使用了单个卷积层。 直到2012年下半年，Alexnet才通过使用多个卷积层在imagenet上实现最先进的技术来推广卷积网络。 那么，是什么让他们直到现在才这么出名？ 只有在我们拥有大量计算
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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我们定义一个tensor默认都是FP32的，即单精度,singlefp16是半精度,half；fp64是双精度, doubleAMP自动混合精度 一般用自动混合精度(AMP, Automatic mixed precision)，用半精度可能对acc的影响较大 混合精度的performance也要看网络，有
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中的forward函数为何自动转换精度
在使用PyTorch进行深度学习时，`forward`函数是模型前向传播的重要部分。我们常常会发现在调用`forward`函数时，数据的精度会自动转换。这一机制在实现模型的灵活性与高效性方面起着至关重要的作用。本文将深入探讨这一现象，并提供相应的代码示例和图示说明。
## 1. PyTorch的精度概念
PyTorch主要支持两种数据
原创
2024-08-25 04:13:39
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# PyTorch打印精度的探讨
在深度学习中，评估模型性能的一个重要指标是“精度”。在使用PyTorch进行模型训练和测试时，打印出精度信息可以帮助我们更好地理解模型的表现。本文将介绍如何计算并打印模型的精度，同时提供相关的代码示例，帮助您更好地掌握这一过程。
## 什么是精度？
精度（Accuracy）通常用于分类问题，定义为正确预测的样本数量与总样本数量的比率。公式如下：
\[ \t
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 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
在深度学习的应用中，PyTorch作为一种流行的框架，经常用于各类模型的训练和推理。在进行目标检测的任务时，确保检测精度是一个核心任务，然而在实现过程中难免遇到各种挑战。本文旨在详细记录解决PyTorch检测精度问题的过程，并提供完整的方法框架，涵盖从基础协议背景到多协议对比的各个方面。
```mermaid
erDiagram
PyTorch {
string Mode
