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 ...

v100)。於是開始懷念我熟悉的pytorch+apex，又斷斷續續花了兩天多的時間把整個訓練框架用 ...

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 ...

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://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 ...

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 ...

你想獲得雙倍訓練速度的快感嗎？ 你想讓你的顯存空間瞬間翻倍嗎？ 如果我告訴你只需要三行代碼即可實現，你信不？ 在這篇博客里，瓦礫會詳解一下混合精度計算（Mixed Precision），並介紹一款Nvidia開發的基於PyTorch的混合精度訓練加速神器--Apex ...

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 ...