使用了这样的语句: from apex.fp16_utils import * from apex import amp,optimizers 发现没有这个依赖就使用了: pip install apex 安装好后.fp16_util依然报错,但是打开pycharm的解释器你会发现这个apex不是github上nvidia的apex,只是重名了。 可以看这个链接: 链接:引用apex时:ImportError: cannot import name ‘...
O0:纯FP32训练,可以作为accuracy的baseline。 O1:混合精度训练(推荐使用),根据黑白名单自动决定使用FP16(GEMM, 卷积)还是FP32(Softmax)进行计算。 O2:“几乎FP16”混合精度训练,不存在黑白名单,除了Batch norm,几乎都是用FP16计算。 O3:纯FP16训练,很不稳定,但是可以作为speed的baseline; 溢出问题 因为Float16...
optim = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=...) optim = LARC(optim) ``` It can even be used in conjunction with apex.fp16_utils.FP16_optimizer. ``` model = ... optim = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=...) optim = LARC(optim) optim = apex.fp16_utils.FP16_...
fp16_utils fused_dense mlp multi_tensor_apply normalization optimizers parallel LARC.py README.md __init__.py distributed.py multiproc.py optimized_sync_batchnorm.py optimized_sync_batchnorm_kernel.py sync_batchnorm.py sync_batchnorm_kernel.py transformer __init__.py _autocast_utils.py csrc...
而 Pytorch 通过 nn.utils.data.DistributedSampler 来实现这种效 果。 6. 最小例程与解释 为了展示如何做到这些,这里有一个在 MNIST 上训练的例子,并 且之后把它修改为可以在多节点多 GPU 上运行,最终修改的版本还可 以支持混合精度运算。 首先,我们 import 所有我们需要的库 import os from datetime ...
也就是训练时输入成了64,但是我的exp中yolox_base已经修改好了,后面调试代码发现:utils/model_utils.py中,这里的输入为64,改掉这里即可。 检测框中文显示 但是,我们目前的检测物体中,中文的受众面更广,直接采用该代码会出现乱码现象: 为此调整代码:
混合精度训练(Mixed Precision Training)是指在深度学习训练过程中同时使用不同精度的浮点数,如单精度浮点(FP32)和半精度浮点(FP16),甚至包括未来的高精度浮点格式,如BFloat16。这种做法可以在不牺牲模型性能的情况下,显著加速训练速度并降低计算资源的消耗。
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=..., sampler=train_sampler) 然后,使用 DistributedDataParallel 包装模型,它能帮助我们为不同 GPU 上求得的梯度进行 all reduce(即汇总不同 GPU 计算所得的梯度,并同步计算结果)。all reduce 后不同 GPU 中模型的梯度均为 all reduce ...
Source File: utils.py From fastNLP with Apache License 2.0 5 votes def _check_fp16(): if amp is None: raise ImportError("Please install apex from https://www.github.com/nvidia/apex to use fp16 training.") if not torch.backends.cudnn.enabled: raise RuntimeError("Amp requires cudnn ...
# 需要导入模块: import apex [as 别名]# 或者: from apex importamp[as 别名]def_check_fp16():ifampisNone:raiseImportError("Please install apex from https://www.github.com/nvidia/apex to use fp16 training.")ifnottorch.backends.cudnn.enabled:raiseRuntimeError("Amp requires cudnn backend to...