1、网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2、模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model.cuda().half()即可 3、对于半精度模型,优化算法,Adam我在使用过程中,在某些参数的梯度为0的时候,更新权重后,梯度为零的权重变成了NAN,这非常奇怪,但是Adam算法对于全精度数据类型却没有这个问题。
补充:.to(device)和.cuda()设置GPU的区别 1.作用 设置半精度直接可以加快模型推理速度、减少GPU占用,并且只有不明显的Accuracy损失。 2.原理 原生的torch是32位浮点型的(float32),我们可以借鉴模型量化的思想,将其变成16位浮点型的(float16) 加快模型推理速度。 3.使用方法 model.half() 注意1: 这一步一定一...
混合精度训练是一种减少模型训练过程中浮点运算精度以节省内存和加速训练的技术。它结合了 16 位和 32 位浮点数(分别为 float16 和 float32)的计算,以此来在保持模型性能的同时提高计算效率和减少内存占用。 使用 torch.cuda.amp 模块可以自动地将模型的一部分转换为低精度表示,同时保持关键部分(如模型权重更新)的...
在这里,我们将与 PyTorch 迈出第一步,获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。 在第一章中,我们将首次接触 PyTorch,了解它是什么,解决了什么问题,以及它与其他深度学习框架的关系。第二章将带领我们进行一次旅行,让我们有机会玩玩已经在有趣任务上预训练的模型。第三章会更加严肃,教授 PyTorch 程序...
4.导入 PyToch 5.张量简介 5.1 张量的基本类型 6.创建张量的方法 6.1 随机张量 6.2 全0或全1张量 6.3 创建范围张量 6.4 创建相似张量 7.张量的数据类型 8.张量的操作(张量运算) 8.1 基本操作 8.2 矩阵乘法 8.3 索引(index)和切片(slice) 8.4 矩阵的转置 ...
目前的状态CPU上half的优化几乎是没有的,因为之前的侧重点是bf16,今年上半年会把CPU在half上的优化工作处理掉,到时候cpu amp用f16或者bf16都可以。 2023-02-08 回复1 机智的阿莲 Mingfei amp对bf16的支持,按照文档写的,好像还是只支持CPU? 但是训练工作都是在GPU做的,torch.cuda.amp.autocast貌似还是...
进入autocast 启用区域时,张量可以是任何类型。使用自动混合精度时,不应在模型或输入上调用 half() 或 bfloat16()。 autocast 应该只包裹网络的前向传递(包括损失计算)。不建议在 autocast 下运行反向传递。反向操作将使用 autocast 为对应的前向操作使用的相同数据类型。
torch.allclose(tensor1, tensor2) # float tensortorch.equal(tensor1, tensor2) # int tensor 张量扩展 # Expand tensor of shape 64*512 to shape 64*512*7*7.tensor = torch.rand(64,512)torch.reshape(tensor, (64, 512, 1, 1)).expand(64, 512, 7, 7) ...
对于RuntimeError:expected scaler type float but found c10:Half,应该是个bug,可在tensor上手动调用.float()来让type匹配。 2)GradScaler 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(...
def forward(self, x):device = x.devicehalf_dim = self.dim // 2emb = math.log(self.theta) / (half_dim - 1)emb = torch.exp(torch.arange(half_dim, device=device) * -emb)emb = x[:, None] * emb[None, :]emb = torch.cat((emb.sin(), e...