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 ...
作者:Rahul Agarwal 您是否知道反向传播算法是Geoffrey Hinton在 年的 自然 杂志上提出的 同样的,卷积网络由Yann le cun于 年首次提出,并进行了数字分类,他使用了单个卷积层。 直到 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资源的情况下,我们才 ...
2020-03-21 21:27 0 1313 推荐指数:
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 ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/165152789 PyTorch 1.6版本今天发布了,带来的最大更新就是自动混合精度。release说明的标题是: Stable release of automatic mixed precision (AMP ...
今天pytorch 1.6正式发布了,本次更新的亮点在于引入了自动混合精度训练,详情见官网https://pytorch.org/blog/pytorch-1.6-released/ 在此做一下简介 自动混合精度的意义在于加入了半精度的张量类型,这种类型可以在某些运算中具有更快的速度(如卷积 ...
摘要:为大家梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以“MindSpore模型精度调优实战”系列文章的形式分享出来,帮助大家轻松定位精度问题,快速优化模型精度。 本文分享自华为云社区《技术干货 | 更快定位精度问题!MindSpore模型精度调优实战(一)》,原文作者:HWCloudAI ...
由于网络优化器使用的是目前各个激光网络开源库Second、Openpcdet等使用的adam_onecycle 无法使用apex.amp进行初始化,应该是无法识别优化器的问题 怎么都无法解决这个问题,最终决定放弃 后面会尝试将torch代码转成pytorch-lightning试试 ...
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 ...
HI,前几天被.NET圈纪检委@懒得勤快问到共享内存和Actor并发模型哪个速度更快。 前文传送门: 说实在,我内心10w头羊驼跑过...... 先说结论 首先两者对于并发的风格模型不一样。 共享内存利用多核CPU的优势,使用强一致的锁机制控制并发, 各种锁交织 ...
遇见C++ AMP:GPU的线程模型和内存模型 Written by Allen Lee I don't care where the enemies are / Can't be stopped / All I know / Go hard– Linkin Park ...