Pytorch自動混合精度(AMP)介紹與使用
背景： pytorch從1.6版本開始，已經內置了torch.cuda.amp，采用自動混合精度訓練就不需要加載第三方NVIDIA的apex庫了。本文主要從三個方面來介紹AMP： 一．什么是AMP? 二．為什么要使用AMP？ 三．如何使用AMP? 四. 注意事項 正文 ...
原文：更快的計算，更高的內存效率：PyTorch混合精度模型AMP介紹
作者：Rahul Agarwal 您是否知道反向傳播算法是Geoffrey Hinton在 年的 自然 雜志上提出的 同樣的，卷積網絡由Yann le cun於 年首次提出，並進行了數字分類，他使用了單個卷積層。 直到 年下半年，Alexnet才通過使用多個卷積層在imagenet上實現最先進的技術來推廣卷積網絡。 那么，是什么讓他們直到現在才這么出名 只有在我們擁有大量計算資源的情況下，我們才 ...
2020-03-21 21:27 0 1313 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
MindSpore模型精度調優實戰：如何更快定位精度問題
摘要：為大家梳理了針對常見精度問題的調試調優指南，將以“MindSpore模型精度調優實戰”系列文章的形式分享出來，幫助大家輕松定位精度問題，快速優化模型精度。 本文分享自華為雲社區《技術干貨 | 更快定位精度問題！MindSpore模型精度調優實戰（一）》，原文作者：HWCloudAI ...
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題，最終決定放棄 后面會嘗試將torch代碼轉成pytorch-lightning試試 ...
[Pytorch]基於混和精度的模型加速
這篇博客是在pytorch中基於apex使用混合精度加速的一個偏工程的描述，原理層面的解釋並不是這篇博客的目的，不過在參考部分提供了非常有價值的資料，可以進一步研究。 一個關鍵原則：“僅僅在權重更新的時候使用fp32，耗時的前向和后向運算都使用fp16”。其中的一個技巧是：在反向計算開始前 ...
共享內存 & Actor並發模型哪個更快？
HI，前幾天被.NET圈紀檢委@懶得勤快問到共享內存和Actor並發模型哪個速度更快。 前文傳送門： 說實在，我內心10w頭羊駝跑過...... 先說結論 首先兩者對於並發的風格模型不一樣。 共享內存利用多核CPU的優勢，使用強一致的鎖機制控制並發， 各種鎖交織 ...
遇見C++ AMP：GPU的線程模型和內存模型
遇見C++ AMP：GPU的線程模型和內存模型 Written by Allen Lee I don't care where the enemies are / Can't be stopped / All I know / Go hard– Linkin Park ...