model=model_fp32,#原始模型qconfig_spec={torch.nn.Linear},#要动态量化的NN算子dtype=torch.qint8)#将权重量化为:float16 \ qint8print(model_fp32)print(model_int8)#运行模型input_fp32 = torch.randn(1,1,2, 2) output_fp32=model_fp32(input_fp32)print(output_fp32) output_int8=model_int...
对于RuntimeError:expected scaler type float but found c10:Half,应该是个bug,可在tensor上手动调用.float()来让type匹配。 2)GradScaler 使用前,需要在训练最开始前实例化一个GradScaler对象,例程如下: from torch.cuda.amp import autocast as autocast model=Net().cuda() optimizer=optim.SGD(model.parameter...
model = timm.create_model('resnet50', pretrained=True) # Modify the model head for regression num_features = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_features, 1) # Regression task has a single output 需要注意的一件事是,模型并不总是具有我们修改输出特征(例如 num_classes)的 FC(全...
# define the training stepdef train_step(inputs, label, model, optimizer, criterion):with torch.autocast(device_type='cuda', dtype=torch.bfloat16):outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, label)optimizer.zero_grad(set_to_none=True)loss...
output = model(data) # 模型经过sigmoid的输出 loss = loss_func(output, (torch.float32)) # 计算损失 # 或者 output = torch.sigmoid(output) loss = f.binary_cross_entropy(output, labels.float(), weight=torch.tensor([0.2, 0.8]))
可以看到,对于计算损失函数这种对于精度要求较高的运算,Pytorch 会选择单精度浮点数torch.float32。 自动,是指可以通过autocast上下文管理器自动进行类型转换。 比如, # Creates model and optimizer in default precision model = Net().cuda() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...) ...
float32) # 使用 relu() 应用修正线性单元激活函数 y = F.relu(x) print(x) # Output: tensor([-1., 0., 1., 2.]) print(y) # Output: tensor([0., 0., 1., 2.]) 注意点 ReLU 激活函数对于正值直接输出,而对于负值输出零。 torch.nn.functional.relu() 返回的是一个新的张量,不会...
() #训练前实例化一个GradScaler对象for epoch in epochs:for input,target in data:optimizer.zero_grad()with autocast(): #前后开启autocastoutput=model(input)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,...
混合精度:采用不止一种精度的Tensor,torch.FloatTensor和torch.HalfTensor pytorch1.6的新包:torch.cuda.amp,是NVIDIA开发人员贡献到pytorch里的。只有支持tensor core的CUDA硬件才能享受到AMP带来的优势。Tensor core是一种矩阵乘累加的计算单元,每个tensor core时针执行64个浮点混合精度操作(FP16矩阵相乘和FP32累加)。