其中torch.*autocast*函数是在 pytorch/aten/src/ATen/autocast_mode.cpp 里实现。PyTorch ATen 是 A TENsor library for C++11,ATen 部分有大量的代码是来声明和定义 Tensor 运算相关的逻辑的。autocast_mode.cpp 实现策略是 “ cache fp16 casts of fp32 model weights”。 2.2 GradScaler 类 torch.cuda.a...
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...
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...
但是,PyTorch将迎来重大更新,那就是提供内部支持的混合精度训练,而且是自动混合精度训练: torch.cuda.amp.autocast:自动为GPUop选择精度来提升训练性能而不降低模型准确度。 torch.cuda.amp.GradScaler: 对梯度进行scale来加快模型收敛,因为float16梯度容易出现underflow(梯度过小) 两者结合在一起,可以实现自动混合精度训...
fromtorch.cuda.ampimportGradScaler,autocast scaler=GradScaler()# 初始化GradScalerforinputs,labelsintrain_loader:inputs,labels=inputs.to('cuda'),labels.to('cuda')withautocast():# 使用自动混合精度上下文outputs=model(inputs)# 前向传播loss=criterion(outputs,labels)scaler.scale(loss).backward()# 反...
torch.cuda.amp.autocast是PyTorch中一种自动混合精度计算的方法,它允许在深度学习模型的训练过程中自动执行混合精度计算,从而加快训练速度并减少显存占用。 在使用torch.cuda.amp.autocast时,一般会将模型的前向传播和反向传播包裹在with torch.cuda.amp.autocast()上下文中,以指示PyTorch使用混合精度计算。在这个上下文...
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 autocastmodel=Net().cuda()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),...)scaler = GradScaler() #训练前实例化一个GradScaler对象for epoch in epochs:for input,target in data:optimizer.zer...
torch.cuda.amp.GradScalar:GradScalar主要用来完成梯度缩放。 2. Typical Mixed Precision Training 一个典型的amp应用示例如下: # 定义模型和优化器model = Net().cuda() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...)# 在训练最开始定义GradScalar的实例scaler = GradScaler()forepochinepochs:forinput, ta...
现在,我们使用amp库。amp库只需要三行额外的代码进行混合精度训练。我们可以看到训练在141秒内完成,比FP32训练快2.36倍,同时达到了相同的精确度、召回率和F1分数。 复制 scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() #开始训练的代码 # ... with torch.autocast(device_type="cuda"): ...
pytorch自1.6版本引入自动混合精度(AMP)功能，不再需要额外加载第三方库。本文总结了AMP的使用要点，旨在提供实用指南。下文详细解释了实现混合精度的两个关键接口：autocast与Gradscaler。1. **autocast接口**：调用torch.cuda.amp.autocast()进入上下文，允许在不损失精度的前提下加速运算。此接口仅适用...