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中的Distributed Data Parallel與混合精度訓練（Apex） 磐創AI 昨天 以下文章來源於Smarter ，作者薰風初入弦 Smarter Smarter做CV界最優質的內容輸出 磐創 ...

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 ...

用Pytorch1.0進行半精度浮點型網絡訓練需要注意下問題： 1、網絡要在GPU上跑，模型和輸入樣本數據都要cuda().half() 2、模型參數轉換為half型，不必索引到每層，直接model.cuda().half()即可 3、對於半精度模型，優化算法，Adam我在使用過程中 ...

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 ...

1. 首先確保不加apex前模型能訓練起來，精度正常 2. 在環境上安裝好apex： 3. 修改模型初始化過程，加上apex初始化 修改文件：mmdet/tools/train.py 導入apex包 修改amp初始化： 文件修改diff ...

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 ...

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