原文: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 . 版本及以前,通過NVIDIA出品的插件apex,可以實現amp功能。 從Pytorch . 版本以后,Pytorch將amp的功能吸收入官方庫,位於torch.cuda.amp模塊下。 本文為針對官方 ...

2020-08-09 22:49 0 2932 推薦指數:

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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
Bootstrap-4.3.1版本使用方法

1、Bootstrap有如下連網引用文件:   bootstrap.css ( 未經壓縮 )   bootstrap.min.js( 壓縮,體積小,傳輸速度快 )   bootstrap.js   bootstrap.min.js 以上引用文件均為4.3.1,且bootstrap ...

Wed Sep 11 04:30:00 CST 2019 0 1014
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的優化器optimizer使用方法

使用 torch.optim 創建一個optim 對象,這個對象會一直保持當前狀態或根據計算的梯度更新參數。 也是模型搭建模塊梯度走向,是模型迭代至關重要一部分。因此,本文為每個模塊自由設計學習率等參數問題進行探討。 本文首先給出探討問題及結論,然后分別解釋探討問題,具體 ...

Sat May 22 01:14:00 CST 2021 0 3895
Pytorch-張量的創建與使用方法

張量的創建及其基本類型 1.張量(Tensor)函數創建方法   張量最基本的創建方法和Numpy中創建Array的格式一樣,都是創建函數(序列)的格式:張量創建函數: torch.tensor() 2.張量的類型   張量和數組類似,都有dtype方法,可返回張量類型.我們發現 ...

Thu Aug 19 21:43:00 CST 2021 0 174
 
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