原文:Pytorch 1.6使用自動混合精度訓練(AMP)

今天pytorch . 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 . 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 如卷積和全連接層 ,官方文檔中支持半精度的類型如下 matmul ,addbmm,addmm,addmv,addr,badd ...

2020-07-31 15:33 0 3110 推薦指數:

查看詳情

Pytorch自動混合精度(AMP)介紹與使用

背景:  pytorch1.6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 ...

Sat Jan 23 03:51:00 CST 2021 0 6430
PyTorch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
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 ...

Tue Jan 19 19:34:00 CST 2021 0 602
Pytorch原生AMP支持使用方法(1.6版本)

AMP:Automatic mixed precision,自動混合精度,可以在神經網絡推理過程中,針對不同的層,采用不同的數據精度進行計算,從而實現節省顯存和加快速度的目的。 在Pytorch 1.5版本及以前,通過NVIDIA出品的插件apex,可以實現amp功能。 從Pytorch ...

Mon Aug 10 06:49:00 CST 2020 0 2932
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1986年的《自然》雜志上提出的? ​ 同樣的,卷積網絡由Yann le cun於1998年首次提出,並進行了數字分類,他使用了單個卷積層。 直到2012年下半年,Alexnet才通過使用多個卷積 ...

Sun Mar 22 05:27:00 CST 2020 0 1313
混合精度訓練

論文:https://arxiv.org/pdf/1710.03740.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 ...

Mon Aug 12 07:06:00 CST 2019 0 614
Pytorch07——半精度訓練

GPU的性能主要分為兩部分:算力和顯存,前者決定了顯卡計算的速度,后者則決定了顯卡可以同時放入多少數據用於計算。在可以使用的顯存數量一定的情況下,每次訓練能夠加載的數據更多(也就是batch size更大),則可以提高訓練效率。另外有時候數據本身也比較大(比如3D圖像、視頻等),顯存較小的情況下 ...

Sat Mar 19 23:45:00 CST 2022 0 1387
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM