) if os.path.exists('checkpoints/') is False: os.mkdir('checkpoints') torch.save(model.state_dict(), '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(mo...
fp16=dict(loss_scale=512.)#表示静态scale #表示动态scale fp16=dict(loss_scale='dynamic') #通过字典形式灵活开启动态scale fp16=dict(loss_scale=dict(init_scale=512.,mode='dynamic')) 三种不同设置在大部分模型上性能都非常接近,如果不想设置 loss_scale,则可以简单的采用loss_scale='dynamic' (2) ...
#在 models.py 开头设置了 ONNX_EXPORT = False elif mdef['type'] == 'upsample': if ONNX_EXPORT: # explicitly state size, avoid scale_factor g = (yolo_index + 1) * 2 / 32 # gain modules = nn.Upsample(size=tuple(int(x * g) for x in img_size)) else: modules = nn.Upsample...
loss_scale 1.0 “dynamic” “dynamic” 1.0 概括起来:00相当于原始的单精度训练。01在大部分计算时采用半精度,但是所有的模型参数依然保持单精度,对于少数单精度较好的计算(如softmax)依然保持单精度。02相比于01,将模型参数也变为半精度。03基本等于最开始实验的全半精度的运算。值得一提的是,不论在优化过程中...
1. L1 Loss 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE 梯度值为1或-1,在接近准确值时,会以learning_rate在准确值附近波动,比较难获得准确效果 2. L2 Loss 均方误差损失(Mean Square Error, MSE 在距离准确值较远的地方梯度值较大,训练初期收敛难度大,容易受到噪声的干扰 ...
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...
Scale down阶段,反向传播后,将权重梯度缩2^K倍,恢复FP32值进行存储。 动态损失缩放(Dynamic Loss Scaling):上面提到的损失缩放都是使用一个默认值对损失值进行缩放,为了充分利用FP16的动态范围,可以更好地缓解舍入误差,尽量使用比较大的放大倍数。总结动态损失缩放算法,就是每当梯度溢出时候减少损失缩放规模,并且间歇...
print('scale:', current_loss_scale) 保存和加载 如果checkpoint 是在没有 Amp 的情况下保存的,并且你想要使用 Amp 恢复训练,直接从checkpoint 加载模型和优化器状态,然后用新创建的 GradScaler。 如果checkpoint是通过使用 Amp 创建的,并且想要在不使用 Amp 的情况下恢复训练,可以直接从checkpoint 加载模型和优化器...
# Scales the loss, and calls backward() # to create scaled gradients scaler.scale(loss).backward() # Unscales gradients and calls # or skips optimizer.step() scaler.step(optimizer) # Updates the scale for next iteration scaler.update() 5. 考虑使用另一种优化器 AdamW 是由 fast.ai 推广的...
class BlockAttention(nn.Module):def __init__(self, gate_in_channel, residual_in_channel, scale_factor):super().__init__()self.gate_conv = nn.Conv2d(gate_in_channel, gate_in_channel, kernel_size=1, stride=1)self.residual_conv = nn.Conv2d(r...