AI代码解释 scaler=GradScaler()forepochinepochs:forinput,targetindata:optimizer.zero_grad()withautocast():output=model(input)loss=loss_fn(output,target)scaler.scale(loss).backward()# Unscales the gradientsofoptimizer's assigned paramsin-place scaler.unscale_(optimizer)# Since the gradientsofoptimize...
'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(model,val_dataloader) #Check memory. handle = nvidia_smi.nvmlDeviceGet...
output = model(input_data) 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。 简单使用: importtorc...
torch.nn.Upsample(size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None) Upsamples a given multi-channel 1D (temporal), 2D (spatial) or 3D (volumetric) data. 对给定的多通道1D(时间)、2D(空间)或3D(容量)数据进行上采样。 The input data is assumed to be of the formminibatch x ch...
convert:用于在将非量化op转换成量化op,比如将nn.Conv2d转换成nnq.Conv2d, 同时会根据Observer所观测的信息进行nnq.Conv2d中的量化参数的统计,包含scale、zero_point、qweight等; save:用于保存量化好的模型参数. Init 模型的创建与预训练模型,这个比较简单了,直接上code(注:PTSQ模式下模型应当是eval模式)。 代...
auto output_scale = 1.f auto inverse_output_scale = 1.f /output_scale; requant_scales[i] = (weight_scales_data[i] * input_scale) * inverse_output_scale; 1. 2. 3. 这就是为什么在前面 Gemfield 提到过,经过量化版的 fc 的输出为torch.Tensor([[[-1.3038, -0.3847], [1.2856, 0.3969]]...
() #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,...
auto output_scale = 1.f auto inverse_output_scale = 1.f /output_scale; requant_scales[i] = (weight_scales_data[i] * input_scale) * inverse_output_scale; 这就是为什么在前面Gemfield提到过,经过量化版的fc的输出为torch.Tensor([[[-1.3038, -0.3847], [1.2856, 0.3969]]]),已经变回正常的...
https://towardsdatascience.com/how-to-scale-training-on-multiple-gpus-dae1041f49d2 建议 5: 如果你拥有两个及以上的 GPU 能节省多少时间很大程度上取决于你的方案，我观察到，在 4x1080Ti 上训练图像分类 pipeline 时，大概可以节约 20% 的时间。另外值得一提的是，你也可以用 nn.DataParallel 和 nn....
我们从train_data = RMBDataset(data_dir=train_dir, transform=train_transform)开始,这一句话里面的核心就是RMBDataset,这个是我们自己写的一个类,继承了上面的抽象类Dataset,并且重写了__getitem__()方法,这个类的目的就是传入数据的路径,和预处理部分,然后给我们返回数据,下面看它怎么实现的: class RMBDataset...