1. 将 auto_fp16 装饰器应用到 model 的 forward 函数上 2. 设置模型的 fp16_enabled 为 True 表示开启 AMP 训练,否则不生效 3. 如果开启了 AMP,需要同时配置对应的 FP16 优化器配置 Fp16OptimizerHook 4. 在训练的不同时刻,调用 Fp16OptimizerHook,如果你同时使用了 MMCV 中的 Runner 模块,那么直接将第...
反向传播(FP16 的模型参数和参数梯度), 此时 gradients 也是 FP16 参数梯度乘 1/s 利用FP16 的梯度更新 FP32 的模型参数 GradientCumulativeOptimizerHook 用于节省显存,即通过指定梯度累积的次数,实现反向传播多次才更新参数,常常用于显存不足但想用比较大的 batch size 训练模型。 Fp16OptimizerHook 链接: https:...
如果你之前使用 MMCV 开发自己的项目,会发现要想开启混合精度训练,需要同时配置多个模块,例如给模型设置 fp16_enabled 、启用 Fp16OptimizerHook,还需要给模型的各个接口加上类似 auto_fp16 的装饰器,少写一处都会无法顺利开启混合精度训练。 如果你是 MMGeneration、MMEditing 的用户,并且对 MMDetection 或 MMClassifica...
core import auto_fp16 from mmdet.ops import ConvModule from ..builder import NECKS 3 changes: 1 addition & 2 deletions 3 mmdet/models/necks/fpn_carafe.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -1,7 +1,6 @@ import torch.nn as nn from mmcv.cnn import xavier_...
@@ -20,16 +20,16 @@ void bbox_overlaps_npu(const Tensor bboxes1, const Tensor bboxes2, Tensor ious, bboxesFP32 = bboxes1; gtboxesFP32 = bboxes2; } if (bboxes2.scalar_type() != at::ScalarType::Float) { bboxesFP32 = NPUNativeFunctions::npu_dtype_cast(bboxesFP32, ...
copying mmcv\runner\fp16_utils.py -> build\lib.win-amd64-3.8\mmcv\runner copying mmcv\runner\iter_based_runner.py -> build\lib.win-amd64-3.8\mmcv\runner copying mmcv\runner\log_buffer.py -> build\lib.win-amd64-3.8\mmcv\runner copying mmcv\runner\priority.py -> build\lib.win-amd64...
We read every piece of feedback, and take your input very seriously. Include my email address so I can be contacted Cancel Submit feedback Saved searches Use saved searches to filter your results more quickly Cancel Create saved search Sign in Sign up Reseting focus {...
'PointSAModuleMSG','PointFPModule','points_in_boxes_batch', 30+ 'get_compiler_version','get_compiling_cuda_version' 2931 ] Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -0,0 +1,4 @@ 1+ # from . import compiling_info ...
`@auto_fp16`是一个装饰器,用在深度学习中实现自动混合精度训练。它是`mmcv`库提供的一个功能,通常用于与PyTorch框架一起使用。混合精度训练是一种技术,可以在使用较少的内存和可能更快的计算速度的同时保持模型训练的精度。 在混合精度训练中,某些操作使用单精度浮点格式(float32,也称为fp32),而其他操作使用半...
将auto_fp16 装饰器应用到 model 的 forward 函数上 设置模型的 fp16_enabled 为 True 表示开启 AMP 训练,否则不生效 如果开启了 AMP,需要同时配置对应的 FP16 优化器配置 Fp16OptimizerHook 在训练的不同时刻,调用 Fp16OptimizerHook,如果你同时使用了 MMCV 中的 Runner 模块,那么直接将第 3 步的参数输入到...