动态缩放损失loss_scale的用法主要包括以下几个步骤: (1) 初始化动态缩放因子:在训练开始前,需要初始化一个动态缩放因子,通常可以选择一个较小的数值作为初始值。 (2) 计算损失函数:在每一轮训练中,首先计算损失函数的数值。 (3) 利用动态缩放因子缩放损失:将损失函数的数值乘以动态缩放因子,得到缩放后的损失函数的数值。 (4) 计算梯度:
因为混合精度训练的loss scale,也叫grad scale。论文中叫loss scale,因为实现方法是算梯度前将算梯度用到的loss放大,但这不影响我们通常理解的loss;这个方法的目的是将grad 放大,所以也有的地方称其为grad scale。 参考:MIXED PRECISION TRAINING,发表在iclr2018 scale是为了放大梯度,避免fp16的梯度出现下溢,梯度由于...
其实可以发现, loss scale的过程, scale下降了, 如果没有consecutive_hysteresis, 是不会再上升的(这个参数默认是关闭的, 而且一般也设置的2000step才提升两倍, 如果一些不稳定的值拉低了scale, 这个提升还是杯水车薪. scale不再上升也可以理解, 毕竟scale变大会导致溢出造成重复的计算, 减小只是会减小混合精度表示...
tf.keras.optimizers.SGD(), loss_scale=123)# dynamic=False indicates to use fixed loss scaling. initial_scale=123# refers to the initial loss scale, which is the single fixed loss scale# when dynamic=False.opt2 = tf.keras.mixed_precision.LossScaleOptimizer( tf.keras.optimizers.SGD(), dyn...
混合精度模式下替换LossScaleOptimizer 如果您的原始脚本中未使用LossScaleOptimizer,可以直接跳过该迁移点。 通常,用户原始脚本在使用混合精度提升性能时,会使用LossScaleOptimizer保证精度,由于NPU上浮点溢出的行为是全局标志置位而非产生Inf或NaN的输出,所以您需要
不过,如果你的意思是在调整学习率或进行其他超参数调整时考虑 loss scaling 的影响,那么你可以根据 loss scaling 的比例相应地调整学习率或其他超参数。 例如,如果你将 loss 缩小了10倍,你可能需要相应地增加学习率以保持更新的幅度不变。 python # 假设原始的学习率是 lr # 如果 loss 缩小了 loss_scale_factor...
loss_scale : dynamic Processing user overrides (additional kwargs that are not None)... After processing overrides, optimization options are: enabled : True opt_level : O1 cast_model_type : None patch_torch_functions : True keep_batchnorm_fp32 : None ...
Loss Scale的作用是解决自动混合精度(AMP)训练时fp16 underflow的问题,即model.train()接口中AMP和Loss Scale应是相关联的,但model.train()接口中的AMP和Loss Scale参数是独立分开的。 Gaps to Fill on Product/Solution Preliminary Discussion model.train()接口关于的amp和loss scale参数进行优化。
The app allows to record daily weight and additional measurements, set goals and track them. In addition to weight measurements, you can keep track of nutrition…
最近在读《cuda C权威编程指南》,看到单精度和双精度之间的区别,回想到当时训练13B模型时出现loss nan的情况,后来通过将精度由fp16改为bf16后解决,进而再联想到训练框架中常出现的loss scaler,以及混合精度训练,感觉对这块一直模模糊糊,摸不着头脑。写一篇文章总结总结,梳理梳理,欢迎评论指教。这边文章主要介绍IEEE ...