使用float16 或 bfloat16 的开箱即用混合精度训练可有效加速许多深度学习模型的收敛,但某些模型可能需要更仔细的数值精度管理。以下是一些选项: 完整的 float32 精度。默认情况下,浮点张量和模块在 PyTorch 中以 float32 精度创建,但这是一个历史性的产物,不...
在autocast区域的代码会将部分张量精度转为float16,如果直接使用这些张量进行计算,可能会报错。所以离开这个区域后我们尽量将其转换回float32再进行计算! # Creates some tensors in default dtype (here assumed to be float32)a_float32 = torch.rand((8,8), device="cuda") b_float32 = torch.rand((8,...
若还没解决Nan问题,把dtype=torch.float32后再试试。 如果需要更高的精度,可以试试Tensorfloat32 (TF32)数据类型。TF32由英伟达在A100 GPU中引入,是一个19位浮点数,增加了BF16的额外范围位,同时保留了FP16的精度。与FP16和BF16不同,它被设计成直接取代FP32。要在PyTorch中启用TF32,在训练开始时添加下面的代...
每执行一次scheduler.step()为一个step gamma(float 类型):学习率下降的乘数因子 last_epoch(int类型):最后一次epoch的索引,默认为-1. # 模型初始化后, 接下来进行损失函数和优化方法的选择. # 关于损失函数, 我们使用nn自带的交叉熵损失 criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 学习率初始值定为5.0 lr = 2.0...
PyTorch提供了一种自动混合精度(AMP)训练技术,可以在保持模型准确性的同时,提高训练速度和减少显存消耗。AMP利用了浮点数的精度,将训练过程中的某些操作转换为半精度浮点数(FP16),从而减少了显存占用和计算时间。 与单精度float(32bit,4个字节)相比,半进度float16仅有16bit,2个字节组成。天然的存储空间是float的一...
Bfloat16_floating-point_format 混合精度训练 浮点数格式:FP64, FP32, FP16, BFLOAT16, TF32之间的相互区别 - kkzhang - 博客园 What Every User Should Know About Mixed Precision Training in PyTorch 混合精度 - MindSpore master documentation
大模型训练常用数据格式 在CPU计算场景中,我们经常使用双精度浮点类型double,也称为FP64或者float64。但是在机器学习和AI加速器计算场景下,由于参数规模巨大,我们很难也没有必要使用双精度数来存储和计算。 单精度浮点数 FP32或者float32是一种IEEE 754标准定义的浮点格式,它使用32个比特位表示一个浮点数,这些比...
torch.cuda.amp.autocast:自动为GPUop选择精度来提升训练性能而不降低模型准确度。 torch.cuda.amp.GradScaler: 对梯度进行scale来加快模型收敛,因为float16梯度容易出现underflow(梯度过小) 两者结合在一起,可以实现自动混合精度训练: 代码语言:javascript
首先来看看为什么需要混合精度。使用FP16训练神经网络,相对比使用FP32带来的优点有: 减少内存占用:FP16的位宽是FP32的一半,因此权重等参数所占用的内存也是原来的一半,节省下来的内存可以放更大的网络模型或者使用更多的数据进行训练。 加快通讯效率:针对分布式训练,特别是在大模型训练的过程中,通讯的开销制约了网络模...