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.py做了实现。前者主要负责检查输入合法性,以及根据momentum等设置进行传参,调用后者。后者负责计算单卡统计量以及进程间通信。
1️⃣ SyncBatchNorm:跨卡举杯同庆 # PyTorch 一行替换 model = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model) 核心:8 卡 All‑Reduce μ、σ² → 噪声≈大批 BN。 消耗:通信 < 3 MB/step(ResNet‑50, FP32)。 实战:ImageNet ResNet‑50,总 batch=1024,top‑1 提升 +0.9%。
模型收敛性:在某些情况下,使用 SyncBN 可能导致模型收敛变慢,特别是在单卡环境下,因为每次前向传播和反向传播都可能涉及额外的操作。 效果表现:虽然理论上 SyncBN 可以提供更稳定的训练,但在单卡设置下,普通的 BN 通常能够足够好地处理批归一化任务,因此效果可能并不会显著提升。 建议:在单卡训练中,建议将norm_...
具体参考《MegDet:A Large Mini-Batch Object Detector》 4、融合BN操作 为简化inference过程,以及商业代码保密,通常进行BN融合操作。即把BN参数融合至conv层
3. SyncBatchNorm 的 PyTorch 实现 3.1 forward 3.2 backward 1. BatchNorm 原理 BatchNorm 最早在全连接网络中被提出,对每个神经元的输入做归一化。扩展到 CNN 中,就是对每个卷积核的输入做归一化,或者说在 channel 之外的所有维度做归一化。 BN 带来的好处有很多,这里简单列举几个: 防止过拟合:单个样本的输...
SyncBatchNorm的forward过程。复习方差计算方式。单卡计算均值、方差，进行归一化处理。同步所有卡的数据，得到全局均值mean_all和逆标准差invstd_all，计算全局统计量。接着，介绍SyncBatchNorm的backward过程。在backward过程中，需要在BN前后进行进程间通信。这在_functions.SyncBatchNorm中实现。计算weight、...
Hi, there, I am facing on a problem for missing one library. I checked the mmcv and found there is no sync_bn.py. Please let me know how to handle this. Thank you very much! Best, Mike gofixyourself commentedon Jul 18, 2023 ...
Synchronized Multi-GPU Batch Normalization. Contribute to tamakoji/pytorch-syncbn development by creating an account on GitHub.
opt syncbn performace What type of PR is this? /kind task What does this PR do / why do we need it: 优化syncbn性能 1、公共表达式消除:减少算子调用,便于bn和relu算子融合 2、删除weight的连续性判断:当前实现下,weight总是连续的 Which issue(s) this PR fixes: Fixes # Code review checklist...
Sync is a file transfer app with full sync, backup and restore for local, external or cloud storage. NOTE: Local drive is free while Removable drives and Cloud storage drives are available via in app purchase at the Sync Shop. TERMS: DRIVE: A