原文:混合精度訓練

論文:https: arxiv.org pdf . .pdf 譯文:混合精度訓練 摘要 增加神經網絡的size,可以提高准確率。但同時,也加大了訓練模型所需的內存和計算量。我們介紹一種使用半精度浮點數來訓練深度神經網絡的方法,不會損失准確率,也不需要修改超參數。這種方法讓內存需求減半,而且在最近的GPU上,加速了算術運算。權值 激活值和梯度都以IEEE半精度格式存儲。由於半精度的數值范圍比單精度小 ...

2019-08-11 23:06 0 614 推薦指數:

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Pytorch使用APEX進行混合精度訓練

由於網絡優化器使用的是目前各個激光網絡開源庫Second、Openpcdet等使用的adam_onecycle 無法使用apex.amp進行初始化,應該是無法識別優化器的問題 怎么都無法解決這個問 ...

Tue Jan 19 19:34:00 CST 2021 0 602
全網最全-混合精度訓練原理

通常我們訓練神經網絡模型的時候默認使用的數據類型為單精度FP32。近年來,為了加快訓練時間、減少網絡訓練時候所占用的內存,並且保存訓練出來的模型精度持平的條件下,業界提出越來越多的混合精度訓練的方法。這里的混合精度訓練是指在訓練的過程中,同時使用單精度(FP32)和半精度(FP16 ...

Mon Dec 06 08:35:00 CST 2021 0 104
Pytorch 1.6使用自動混合精度訓練(AMP)

今天pytorch 1.6正式發布了,本次更新的亮點在於引入了自動混合精度訓練,詳情見官網https://pytorch.org/blog/pytorch-1.6-released/ 在此做一下簡介 自動混合精度的意義在於加入了半精度的張量類型,這種類型可以在某些運算中具有更快的速度(如卷積 ...

Fri Jul 31 23:33:00 CST 2020 0 3110
深入理解混合精度訓練:從 Tensor Core 到 CUDA 編程

作者:陳振寰 | 曠視科技 MegEngine 架構師 背景 近年來,自動混合精度(Auto Mixed-Precision,AMP)技術在各大深度學習訓練框架中作為一種使用簡單、代價低廉、效果顯著的訓練加速手段,被越來越廣泛地應用到算法研究中。然而大部分關於混合精度訓練的文章一般 ...

Thu Dec 16 23:07:00 CST 2021 0 978
混合精度訓練 | fp16 用於神經網絡訓練和預測

混合精度訓練 混合精度訓練是在盡可能減少精度損失的情況下利用半精度浮點數加速訓練。它使用FP16即半精度浮點數存儲權重和梯度。在減少占用內存的同時起到了加速訓練的效果。 IEEE標准中的FP16格式如下: 取值范圍是5.96× 10−8 ~ 65504,而FP32則是1.4×10-45 ...

Fri Apr 10 23:51:00 CST 2020 0 3598
CUDA 8混合精度編程

CUDA 8混合精度編程 Mixed-Precision Programming with CUDA 8 論文地址:https://devblogs.nvidia.com/mixed-precision-programming-cuda-8/ 更新,2019年3月25日:最新的Volta ...

Fri Jun 19 03:57:00 CST 2020 0 872
PyTorch的自動混合精度(AMP)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/165152789 PyTorch 1.6版本今天發布了,帶來的最大更新就是自動混合精度。release說明的標題是: Stable release of automatic mixed precision (AMP ...

Tue Mar 09 02:58:00 CST 2021 0 257
 
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