'checkpoints/epoch_'+str(epoch)+'.pt') #Test the model on validation data. train_acc,train_loss=test_model(model,train_dataloader) val_acc,val_loss=test_model(model,val_dataloader) #Check memory. handle = nvidia_smi.nvmlDeviceGet...
在根据Checklist排除其他非算子因素,并且固定随机性的情况下,首先确认该问题是否相较于标杆出现了更频繁的Loss NaN或梯度溢出,一般还伴随着Loss Scale的持续降低。 排查思路 溢出一般需要先找到首个进行NaN分析的问题Step: NPU上出现NaN但GPU上没有,把第一个出现NaN的步数认为是问题Step做定位。 NPU和GPU都出现...
正向计算过程中,遇到FP16算子,需要把算子输入和参数从FP32 cast成FP16进行计算; 将Loss层设置为FP32进行计算; 反向计算过程中,首先乘以Loss Scale值,避免反向梯度过小而产生下溢; FP16参数参与梯度计算,其结果将被cast回FP32; 除以Loss scale值,还原被放大的梯度; 判断梯度是否存在溢出,如果溢出则跳过更新,否则优...
box_loss_scale = torch.zeros(bs, len(self.anchors_mask[l]), in_h, in_w, requires_grad = False) #---# # batch_size, 3, 13, 13, 5 + num_classes # zj-y_true就是将真实框的tensor变成这样 #---# y_true = torch.zeros(bs, len(self.anchors_mask[l]), in_h, in_w, self....
5. GIoU Loss 考虑了不重合部分的面积对于损失的影响 6. DIoU Loss 考虑了中心点的偏移,即两个框中心的距离与两个框最远距离的比值 7. CIoU Loss 考虑了长和宽的比值 在yoloV4中,采用了CIou Loss def box_ciou(b1, b2): b1_xy = b1[..., :2] ...
15* (1+1023/1024)=65504,最小绝对值规格浮点数为2-14,约为6.1e-5。这意味着超出65504和小于6.1e-5的数FP16都没法表示,而这些数在大模型训练中都很常见。为了避免下溢,FP16需要结合Loss scale才能用于大模型训练。 在1.0附近,BF16可表示的相邻浮点数的间隔为1/128。任意位置的相邻浮点数相对间隔是1/12...
Loss scale的效果: 三、部署 模型导出方法 这里以detectron2的部署为例,模型可以通过tracing或scripting的方式导出为TorchScript格式。在Python或c++中,可以在没有detectron2依赖性的情况下加载输出模型文件。导出的模型通常需要torchvision(或其c++库)依赖于一些自定义操作。
scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() 使用amp库进行训练 训练期间的缩放因子(缩放因子仅在第一步发生变化,保持不变。) 最终结果与FP32训练结果比较 上面代码的Github链接:https://github.com/adoskk/MachineLearningBasics/blob/main/mixed_precision_training/mixed_precision_trainin...
当使用loss和优化器进行反向传播时，您需要使用scale .scale(loss)，而不是使用loss.backward()和optimizer.step()。使用scaler.step(optimizer)来更新优化器。这允许你的标量转换所有的梯度，并在16位精度做所有的计算，最后用scaler.update()来更新缩放标量以使其适应训练的梯度。当以16位精度做所有事情时，可能会...
scaler.scale(loss).backward() # Unscales gradients and calls # or skips optimizer.step() scaler.step(optimizer) # Updates the scale for next iteration scaler.update() 选择正确的方法 使用float16 或 bfloat16 的开箱即用混合精度训练可有效加速...