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....
) 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...
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 ...
loss = mse_loss(y_pred, y) scaler.scale(loss).backward() # 将张量乘以比例因子,反向传播 scaler.step(optimizer) # 将优化器的梯度张量除以比例因子。 scaler.update() # 更新比例因子 10. 技巧 9:分割训练过程 如果训练的网络非常深,比如 resnet101 就是一个很深的网络,直接训练深度神经网络对显存的...
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...
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...
在这里可以看到初始化模型,amp.也可以通过使用指定的损失比例amp.scale_loss 标杆管理 可以使用这个很棒的存储库对放大器的性能进行基准测试,该存储库对CIFAR数据集上的VGG16模型进行基准测试。只需要更改几行代码即可为我们工作。可以在此处找到修改后的版本。要自己运行基准测试代码,可能需要: ...
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...
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(激活函数梯度)则不会溢出; 反向传播后,将权重梯度缩小2^k倍,恢复正常值。 三.如何使用...
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...