batch size 越大,BN 的统计量也会越准。然而像检测这样的任务,占用显存较高,一张显卡往往只能拿较少的图片(比如 2 张)来训练,这就导致 BN 的表现变差。一个解决方式是 SyncBN:所有卡共享同一个 BN,得到全局的统计量。 PyTorch 的 SyncBN 分别在torch/nn/modules/batchnorm.py和torch/nn/modules/_functions...
# mean_val,var_val 不为None时,不对输入进行统计,而直接用传进来的均值、方差 defdummy_bn_forward(x,bn_weight,bn_bias,eps,mean_val=None,var_val=None):ifmean_val is None:mean_val=x.mean([0,2,3])ifvar_val is None:# 这里需要注意,torch.var 默认算无偏估计,因此需要手动设置unbiased=False...
_NormBase:nn.Module 的子类,定义了 BN 中的一系列属性与初始化、读数据的方法; _BatchNorm:_NormBase 的子类,定义了 forward 方法; BatchNorm1d & BatchNorm2d & BatchNorm3d:_BatchNorm的子类,定义了不同的_check_input_dim方法。 2.1 _NormBase 类 2.1.1 初始化 _NormBase类定义了 BN 相关的一些属性...
frozen为是否禁止更新参数标识,该示例为train.prototxt,因此为false,在测试过程中应改为true。 3、为什么要同步BN 目前网络的训练多为多卡训练,大型网络结构以及复杂任务会使得每张卡负责的batch-size小于等于1,若不进行同步BN,moving mean、moving variance参数会产生较大影响,造成BN层失效。具体参考《MegDet:A Large ...
在syncbn之前我们先简单介绍一下BN层以及多卡机制 1. BN层介绍 BN层中有两个可训练参数(beta, gamma),以及两个统计参数(moving mean, moving variance)。训练过程和测试过程,BN层计算方式是不同的。训练过程,beta和gamma与卷积层中的weight是一样参与训练的,然后moving mean与moving variance由当前的batch mean和...
PyTorch中与BatchNorm相关的类主要位于torch.nn.modules.batchnorm模块中，包括如下的类：_NormBase、BatchNormNd。具体实现细节如下：_NormBase类定义了BN相关的一些属性。初始化过程。模拟BN的forward过程。running_mean、running_var的更新逻辑。γ、β参数的更新方式。BN在eval模式下的行为。BatchNormNd类...
Tamaki Kojima(tamakoji@gmail.com) Announcement Pytorch 1.0 support Overview This is alternative implementation of "Synchronized Multi-GPU Batch Normalization" which computes global stats across gpus instead of locally computed. SyncBN are getting important for those input image is large, and must use ...
kjgfcdbmentioned this pull requestMar 13, 2019 Comparison with PyTorch 1.1 SyncBNNVIDIA/apex#283 Open pieternmentioned this pull requestMay 7, 2019 Sign up for freeto join this conversation on GitHub. Already have an account?Sign in to comment Labels open source 14 participants...
[搬运]神Key - 最有种的 Sync 资源 【主目录】 在Sync主界面依次点击[+] → [输入密钥或链接],然后填入下面的Key: BCWHZRSLANR64CGPTXRE54ENNSIUE5SMO 【会同步本地网页文件如下】 【神Key文件】 【神key网页】
作为一名用户,我在进行多卡数据并行时,一般用syncBN来代替普通BN,但是推理的时候往往都是单卡,这就涉及到了SyncBN和普通BN之间相互转换。 针对这个问题,pytorch有一个很有用的算子叫nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm,这个算子能够一键将普通BN转换为SyncBN。这样在构建模型的时候只需要定义普通BN,需要多卡训练...