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...
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...
# 训练流程 deftrain(self)->nn.Module:self._train_loop=self.build_train_loop(self._train_loop)self.optim_wrapper=self.build_optim_wrapper(self.optim_wrapper)self.scale_lr(self.optim_wrapper,self.auto_scale_lr)ifself.param_schedulers is not None:self.param_schedulers=self.build_param_schedul...
runner.call_hook('before_val_iter', batch_idx=idx, data_batch=data_batch) with autocast(enabled=self.fp16): outputs = self.runner.model.val_step(data_batch) self.evaluator.process(data_samples=outputs, data_batch=data_batch) self.runner.call_hook('after_val_iter', batch_idx=idx, data...
--ntasks=16 \ --ntasks-per-node=8 \ --cpus-per-task=5 \ --kill-on-bad-exit=1 \ python examples/train.py --launcher="slurm" ``` ## Mixed Precision Training Nvidia introduced the Tensor Core unit into the Volta and Turing architectures to support FP32 and FP16 mixed precision com...
fp16=False ) # 加载权重 runner.load_or_resume() # 按照设定的epochs运行 test_loop.run() print('whole test flow has been done') Runner_learn def Runner_learn(): """ Runner为最为重要的部分,其包含了所有深度学习模型的三大核心过程,train、val、test。
deftrain(self)->nn.Module:self._train_loop=self.build_train_loop(self._train_loop)self.optim_wrapper=self.build_optim_wrapper(self.optim_wrapper)self.scale_lr(self.optim_wrapper,self.auto_scale_lr)ifself.param_schedulers is not None:self.param_schedulers=self.build_param_scheduler(self.para...