两者结合在一起,可以实现自动混合精度训练: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Creates model and optimizerindefaultprecision model=Net().cuda()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),...)# Creates a GradScaler once at the beginningoftraining.scaler=GradScaler()forepochinepochs:forin...
通常,“自动混合精度训练”将 torch.cuda.amp.autocast 和 torch.cuda.amp.GradScaler 一起使用,如自动混合精度示例和自动混合精度配方所示。但是, autocast 和 GradScaler 是模块化的,如果需要,可以单独使用。 Autocasting 梯度缩放 自动播报操作参考 经营资格 具体行为 "https...
使用前,需要在训练最开始前实例化一个GradScaler对象,例程如下: from torch.cuda.amp import autocast as autocastmodel=Net().cuda()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),...)scaler = GradScaler() #训练前实例化一个GradScaler对象for epoch in epochs:for input,target in data:optimizer.zero_grad()with...
autocast结合GradScaler用法 # Creates model and optimizer in default precision model = Net().cuda() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...) # Creates a GradScaler once at the beginning of training. scaler = GradScaler() for epoch in epochs: for input, target in data: optimizer.zer...
2. 在模型、优化器定义之后,定义AMP功能中的GradScaler。 model = CNN().to(device) train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size) # 定义DataLoader loss_func = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # 定义损失函数 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 定义优...
否则loss值将始终为nan。总结**：通过正确使用autocast和GradScaler接口，结合梯度裁剪策略，可在pytorch中实现高效且稳定的自动混合精度训练。多显卡环境下的训练也需注意正确配置autocast，确保性能提升的同时避免潜在问题。遵循上述指南，可有效提升模型训练速度，同时保持准确的训练效果。
即使了混合精度训练,还是存在无法收敛的情况,原因是激活梯度的值太小,造成了溢出。可以通过使用torch.cuda.amp.GradScaler,通过放大loss的值来防止梯度的underflow(只在BP时传递梯度信息使用,真正更新权重时还是要把放大的梯度再unscale回去); 反向传播前,将损失变化手动增大2^k倍,因此反向传播时得到的中间变量(激活函...
引入autocast功能后，模型的训练时间缩短至21分21秒，准确率提升至0.8403。进一步结合GradScaler，模型的训练时间增加至27分27秒，尽管训练时间有所延长，但准确率从0.8191提升至0.8409，总体性能显著提升。分布式训练（如DP、DDP）也展示了AMP的优势。在分布式环境下，AMP通过减少内存消耗和加速计算，使得...
scaler = GradScaler() for epoch in epochs: for input, target in data: optimizer.zero_grad() # 利用with语句,在autocast实例的上下文范围内,进行模型的前向推理和loss计算 with autocast(): output = model(input) loss = loss_fn(output, target) ...
这个类图展示了SimpleNN和GradScaler、optimizer之间的关系,说明了它们在低精度训练中的互动。 总结 低精度训练是一项能够显著提高深度学习训练速度和效率的技术。通过PyTorch中的torch.cuda.amp模块,开发者们可以方便地将低精度训练集成到他们的模型训练中。结合相应的技术和工具,低精度训练将帮助我们在资源有限的情况下实现...