通过研究发现github项目使用了GradScaler来进行加速,所以这里总结一下。 1、Pytorch的GradScaler GradScaler在文章Pytorch自动混合精度(AMP)介绍与使用中有详细的介绍,也即是如果tensor全是torch.float32,计算成本会大一些,但是单精度(FP32)与半精度(FP16)结合在一起,在保证精度的情况下,会加快训练。想看原理的去上面这...
GradScaler() ,你的模型可能无法收敛。 使用FP16 存在三个基本问题: 权重更新:半精度,1 + 0.0001 四舍五入到 1。 autocast() 处理这个问题。 消失梯度:半精度时,任何小于(大约)2e-14 的值都会四舍五入到 0,而不是单精度 2e-126。 GradScaler() 照顾这个。 爆炸性损失:与上面类似,半精度时溢出的可能性...
2)GradScaler 使用前,需要在训练最开始前实例化一个GradScaler对象,例程如下: from torch.cuda.amp import autocast as autocastmodel=Net().cuda()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),...)scaler = GradScaler() #训练前实例化一个GradScaler对象for epoch in epochs:for input,target in data:optimizer.zer...
amp.gradscaler().backward() 原理`amp.gradscaler().backward()` 是 PyTorch 中自动混合精度训练(AMP)的一个关键步骤。在反向传播过程中,GradScaler的作用是在损失函数上应用一个缩放因子,这样反向传播得到的梯度都将乘以相同的缩放因子。 具体来说,这个过程涉及到两个主要方面: 1. 数值精度的自动选择:PyTorch通过...
本文简要介绍python语言中 torch.cuda.amp.GradScaler.unscale_ 的用法。 用法: unscale_(optimizer) 参数: optimizer(torch.optim.Optimizer) -拥有未缩放梯度的优化器。 将(“unscales”) 优化器的梯度张量除以比例因子。 unscale_() 是可选的,适用于需要修改或检查向后传递和 step() 之间的梯度的情况。如果...
因为损失和梯度是按照float16精度计算的,当它们太小时,梯度可能会“下溢”并变成零。 GradScaler通过将损失乘以一个比例因子来防止下溢,根据比例损失计算梯度,然后在优化器更新权重之前取消梯度的比例。如果缩放因子太大或太小,并导致inf或NaN,则缩放因子将在下一个迭代中更新缩放因子。
如果你正在使用的 PyTorch 版本中 torch.amp 没有GradScaler,你可能需要升级 PyTorch 版本。在较新的版本中,正确的导入方式如下: python from torch.cuda.amp import GradScaler 如果由于某些原因无法升级 PyTorch,你可能需要寻找其他实现梯度缩放的方法,或者查看旧版本的 PyTorch 文档以了解替代方案。 确认PyTorch版本是...
回到正题,如果我们使用的数据集较大,且网络较深,则会造成训练较慢,此时我们要想加速训练可以使用Pytorch的AMP(autocast与Gradscaler);本文便是依据此写出的博文,对Pytorch的AMP(autocast与Gradscaler进行对比)自动混合精度对模型训练加速。 注意Pytorch1.6+,已经内置torch.cuda.amp,因此便不需要加载NVIDIA的apex库(半精度...
引入autocast功能后，模型的训练时间缩短至21分21秒，准确率提升至0.8403。进一步结合GradScaler，模型的训练时间增加至27分27秒，尽管训练时间有所延长，但准确率从0.8191提升至0.8409，总体性能显著提升。分布式训练（如DP、DDP）也展示了AMP的优势。在分布式环境下，AMP通过减少内存消耗和加速计算，使得...
个人感觉先MaxClipGradScaler,再: 梯度裁剪 , 求所有参数的二范数,如果大于max_norm ,都乘以 max_norm/所有参数的二范数 clip_grad_norm_(backbone.parameters(), max_norm=5, norm_type=2) grad_scaler=MaxClipGradScaler(cfg.batch_size,128*cfg.batch_size,growth_interval=100)ifcfg.fp16elseNone ...