原文:半精度训练pytorch+Apex

想起一个关于运维的段子:很多问题可以通过重启解决,想说算法工 diao 程 bao 师 xia 的很多问题可以通过换版本解决。 起因是白嫖到一个tensorflow的架子跑bert,自己花一上午时间搞定了单机多卡训练,之后花了两个下午也没有搞定半精度,症状是不报错,但是显存不降,速度不涨 G v 。于是开始怀念我熟悉的pytorch apex,又断断续续花了两天多的时间把整个训练框架用pytorc ...

2020-08-06 18:14 0 1417 推荐指数:

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Pytorch使用APEX进行混合精度训练

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 ...

Tue Jan 19 19:34:00 CST 2021 0 602
Pytorch07——半精度训练

GPU的性能主要分为两部分:算力和显存,前者决定了显卡计算的速度,后者则决定了显卡可以同时放入多少数据用于计算。在可以使用的显存数量一定的情况下,每次训练能够加载的数据更多(也就是batch size更大),则可以提高训练效率。另外有时候数据本身也比较大(比如3D图像、视频等),显存较小的情况下 ...

Sat Mar 19 23:45:00 CST 2022 0 1387
Pytorch精度浮点型网络训练问题

Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1、网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2、模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model.cuda().half()即可 3、对于半精度模型,优化算法,Adam我在使用过程中 ...

Thu Dec 20 21:02:00 CST 2018 0 4046
Pytorch 1.6使用自动混合精度训练(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 ...

Fri Jul 31 23:33:00 CST 2020 0 3110
mmdetection添加apex训练模型

1. 首先确保不加apex前模型能训练起来,精度正常 2. 在环境上安装好apex: 3. 修改模型初始化过程,加上apex初始化 修改文件:mmdet/tools/train.py 导入apex包 修改amp初始化: 文件修改diff ...

Mon May 17 05:39:00 CST 2021 4 761
混合精度训练

论文:https://arxiv.org/pdf/1710.03740.pdf 译文:混合精度训练 摘要 增加神经网络的size,可以提高准确率。但同时,也加大了训练模型所需的内存和计算量。我们介绍一种使用半精度浮点数来训练深度神经网络的方法,不会损失准确率,也不需要修改超参数。这种 ...

Mon Aug 12 07:06:00 CST 2019 0 614
测试集精度大于训练精度

https://www.zhihu.com/question/64003151 本文参考自:https://stackoverflow.com/questions/43979449/higher-v ...

Thu Jul 15 03:59:00 CST 2021 0 133
 
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