loss = loss_fn(output,targt) scaler.scale(loss).backward() #为了梯度放大 #scaler.step() 首先把梯度值unscale回来,如果梯度值不是inf或NaN,则调用optimizer.step()来更新权重,否则,忽略step调用,从而保证权重不更新。 scaler.step(optimizer) scaler.update() #准备着,看是否要增大scaler scaler的大小在每...
loss = loss_fn(output,targt) scaler.scale(loss).backward() #为了梯度放大 #scaler.step() 首先把梯度值unscale回来,如果梯度值不是inf或NaN,则调用optimizer.step()来更新权重,否则,忽略step调用,从而保证权重不更新。 scaler.step(optimizer) scaler.update() #准备着,看是否要增大scaler 1. 2. 3. 4...
scaler.scale(loss):此方法通过缩放器确定的适当因子来缩放损失值。 它返回将用于反向传播的缩放损失。 scaler.step(optimizer):此方法使用反向传播过程中计算的梯度来更新优化器的参数。 它像往常一样执行优化器步骤,但考虑了缩放器执行的梯度缩放。 scaler.update():该方法调整缩放器在下一次迭代中使用的缩放因子。
scaler.scale(loss).backward() # Unscales the gradients of optimizer's assigned params in-place scaler.unscale_(optimizer) # Since the gradients of optimizer's assigned params are unscaled, clips as usual: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm) # optimizer's gradients ...
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...
loss=loss_fn(output,targt)scaler.scale(loss).backward()#为了梯度放大#scaler.step() 首先把梯度值unscale回来,如果梯度值不是inf或NaN,则调用optimizer.step()来更新权重,否则,忽略step调用,从而保证权重不更新。 scaler.step(optimizer)scaler.update()#准备着,看是否要增大scaler ...
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...
loss = loss_fn(output, target)# 反向传播和梯度更新scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() 7.8 PyTorch 中的异步数据加载 介绍:PyTorch 允许使用torch.utils.data.DataLoader的num_workers参数实现异步数据加载,加速数据加载过程。
scaler.update()# 基于动态Loss Scale更新loss_scaling系数 模型训练 迁移成功后的脚本可在昇腾AI处理器上执行单卡训练,也可以在多卡上执行分布式训练。 执行训练前用户需要确保已经完成CANN基础环境变量的配置,并已经将数据集上传到运行环境中。 1. 拉起训练脚本。
scaler.scale(loss).backward()# Unscales gradients and calls # or skips optimizer.step()scaler.step(optimizer)# Updates the scalefornext iteration scaler.update() 05 考虑使用另一种优化器 AdamW 是由 fast.ai 推广的一种具有权重衰减(而不是 L2 正则化)的 Adam,在 PyTorch 中以 torch.optim.AdamW...