Pytorch中的Distributed Data Parallel与混合精度训练(Apex) 磐创AI 昨天 以下文章来源于Smarter ,作者薰风初入弦 Smarter Smarter做CV界最优质的内容输出 磐创 ...
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 分割线 最后使用pytorch . 提供的cuda.amp模块实现了混合精度训练,具体看下面这个链接 但是感觉效果不 ...
2021-01-19 11:34 0 602 推荐指数:
Pytorch中的Distributed Data Parallel与混合精度训练(Apex) 磐创AI 昨天 以下文章来源于Smarter ,作者薰风初入弦 Smarter Smarter做CV界最优质的内容输出 磐创 ...
v100)。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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
1. 导入库: 2. 进程初始化: 添加必要参数 local_rank:系统自动赋予的进程编号,可以利用该编号控制打印输出以及设置device world_size:所创建的进程数,也就是所使用的GPU数量 (初始化设置详见参考文档) 3. 数据分发: 使用 ...