) 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...
以MMDectection 为例,用法非常简单,只需要在配置中设置: 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...
在计算 loss 时使用 amp.scale_loss 进行回传。需要注意以下几点: 在调用 amp.initialize 之前,模型需要放在 GPU 上,也就是需要调用 cuda() 或者 to()。 在调用 amp.initialize 之前,模型不能调用任何分布式设置函数。 此时输入数据不需要再转换为半精度...
ciou = (1 - self.box_ciou(pred_boxes[y_true[..., 4] == 1], y_true[..., :4][y_true[..., 4] == 1])) * box_loss_scale[y_true[..., 4] == 1] loss_loc = torch.sum(ciou) #---# # 计算置信度的loss #---# loss_conf = torch.sum(self.BCE...
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...
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...
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...
loss的计算分为三个部分: 1、获取所有正标签的框的预测结果的回归loss。 2、获取所有正标签的种类的预测结果的交叉熵loss。 3、获取一定负标签的种类的预测结果的交叉熵loss。 由于在ssd的训练过程中,正负样本极其不平衡,即 存在对应真实框的先验框可能只有若干个,但是不存在对应真实框的负样本却有几千个,这就会...