处理不支持FP16的操作:并非所有的PyTorch操作都支持FP16。在这些情况下,auto_fp16装饰器将保持这些操作在FP32下执行。此外,它也需要确保当输入数据在FP16和FP32之间转换时,相关的操作可以正确处理数据类型的变化。 保持状态一致性:对于一些保存状态的模块(如批量归一化层),状态(例如运行均值和方差)需要在FP32中维护...
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 ...
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...
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...
Fp16OptimizerHook 链接: https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/optimizer.py GradientCumulativeOptimizerHook 链接: https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/optimizer.py 用法 - 最简用法 代码语言:javascript ...
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_...
File "/root/nju/mmcv/mmcv/runner/fp16_utils.py", line 149, in new_func output = old_func(*new_args, **new_kwargs) File "/root/nju/mmdetection/mmdet/models/detectors/base.py", line 172, in forward return self.forward_train(img, img_metas, **kwargs) ...
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...
cfg.evaluation.save_best='auto' #added cfg.checkpoint_config.interval = 2000 cfg.runner.max_iters = 40000 cfg.log_config.interval = 50 cfg.log_config.hooks = [ dict(type='TextLoggerHook'), dict(type='TensorboardLoggerHook')] cfg.fp16 = dict(loss_scale=512.0) ...
@@ -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, ...