对于 ResNet101，batch_size 设置为 16，在 nn.Graph 无优化选项打开的基础上：打开混合精度，测试得到了 36% 的加速 自动混合精度训练，自动将网络中的合适的算子由 FP32 单精度计算转换成 FP16 半精度浮点进行计算，不仅可以减少 GPU 显存占用，而且可以提升整体性能，在支持 Tensor Core 的 GPU 设备上还会使...
可以看到NCHW格式在AMP下即使实际上计算还是用Tensorcore的NHWC卷积指令进行的,这里就造成了数据类型变换(转置)的开销导致性能变差,即使开了CUDNN加速也没多大好处(开了cudnn一般会让用的指令变复杂,这未必是好事)。另外AMP还是有很多奇怪的地方,比如数据大小(形状 batchsize都可能)会影响是否能用Tessorcore加速,实际...
从头开始创建的Tensor(例如x = torch.tensor(1.))称为leaf Tensor(叶张量),依赖其他Tensor计算而来的(例如y = 2 * x)称为non-leaf Tensor(非叶张量) 若一Tensor的requires_grad=True,则依赖它的所有Tensor的requires_grad=True;若一Tensor的requires_grad=False,则依赖它的所有Tensor的requires_grad=False。 l...
如果消费线程报错,主进程直接会core掉,想想都刺激,debug是不可能了 内存管理不友好。单内存池情况下,除了一级流水,其他过程(二级流水,kernel run)不能申请内存,否则由于会跟一级流水的伪生命周期的Tensor发生内存踩踏,如果都在一级流水申请,那同一个算子的所需Tensors的生命周期相同,内存复用不可能;双内存池的情况...
英伟达V系列GPU卡中的Tensor Core(上图)也很支持这种操作。因此,在进行大型累加时(batch-norm、softmax),为防止溢出都需要用FP32进行计算,且加法主要被内存带宽限制,对运算速度不敏感,因此不会降低训练速度。另外,在进行Point-wise乘法时,用FP16或者FP32都可以,引用原文感受以下:...
Revert "[BE]: Enable RUFF TRY400 rule - log.exception (#153473)" May 16, 2025 .gdbinit gdb special command to print tensors (#54339) Mar 24, 2021 .git-blame-ignore-revs Add ignorable commits on run_test.py to git blame ignore (#145787) ...
(pid: 205527) error_file: <N/A> traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html === 复制 二、软件版本: -- CANN 版本 (e.g., CANN 3.0.x,5.x.x): Ascend-cann-toolkit_7.0.0_linux-x86_64 --Tensorflow/Pytorch/MindSpore 版本: torch ...
map(map_func,num_parallel_calls):常常用作预处理,图像解码等操作,第一个参数是一个函数句柄,dataset的每一个元素都会经过这个函数的到新的tensor代替原来的元素。第二个参数num_parallel_calls控制在CPU上并行和处理数据,将不同的预处理任务分配到不同的cpu上,实现并行加速的效果。num_parallel_calls一般设置为cpu...
在Eager 模式下,pointwise 算子通常不是最优的,因为他经常涉及从一块内存(Tensor)上读数据,然后计算完之后再写回去。例如上面的例子,他会涉及 2 次额外的内存读取和 2 次内存写入: 从x 中读取数据 计算sin(x) 的结果写入到 a 从a 中读取数据 计算sin(a) 的结果写入到 b ...
TensorLy is a Python library that aims at making tensor learning simple and accessible. It provides a high-level API for tensor methods, including core tensor operations, tensor decomposition and regression. It has a flexible backend that allows running operations seamlessly using NumPy, PyTorch, Ten...