# amp依赖Tensor core架构,所以model参数必须是cuda tensor类型 model = Net().cuda() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...) # GradScaler对象用来自动做梯度缩放 scaler = GradScaler() for epoch in epochs: for input, target in data: optimizer.zero_grad() #在autocast enable 区域运行forwar...
确实已被弃用,PyTorch 团队已经推出了新的上下文管理器 torch.cuda.amp.autocast() 来替代它。这个新的上下文管理器不需要任何参数,并且使用起来更加简洁。下面我将详细说明如何使用新的 torch.cuda.amp.autocast() 来替代旧的用法。 1. 确认 torch.cuda.amp.autocast(args...) 已弃用 确实,torch.cuda.amp.au...
torch.cuda.amp.GradScaler 如果特定op的正向传递具有浮点16输入,则该op的反向传递将产生浮点16梯度。具有小幅度的梯度值可能无法在浮点16中表示。这些值将刷新为零(“下溢”),因此相应参数的更新将丢失。 为了防止下溢,"梯度缩放"将网络的损失(es)乘以比例因子,并调用缩放损失(es)的反向传递。然后,通过网络向后流...
(100):withtorch.cuda.amp.autocast():out=mymodel(input_ids,attention_mask,token_type_ids,context_mask,turn_mask,target_tags)print(i)withtorch.no_grad():foriinrange(100):withtorch.cuda.amp.autocast():out=mymodel(input_ids,attention_mask,token_type_ids,context_mask,turn_mask,target_tags...
🐛 Bug I am converting the model into FP16. Using torch.cuda.amp.autocast. But it throws me an error: ~/Documents/test/seg/models/archs/mask_rcnn.py in mixed_precision_one_batch(self, i, b) 186 with autocast(): 187 self.model.train() --> ...
size = dist.get_world_size() args.rank = dist.get_rank() +ifenable_torchacc_compiler(): + model.to(device) + xm.mark_step() +else: torch.cuda.set_device(device) model.cuda(device) model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model) +ifenable_torchacc_compiler()andargs.a...
使用 AMP 与 ZeRO TorchShard 以简单自然的 PyTorch 方式与其他技术（例如自动混合精度 AMP 以及 ZeRO）一起混合使用。# gradscalerscaler = torch.cuda.amp.GradScaler(enabled=args.enable_amp_mode)withtorch.cuda.amp.autocast(enabled=args.enable_amp_mode): # compute outputoutput = model(images)ifargs....
在使用CUDA进行GPU计算时，可以利用非阻塞操作来加速数据的准备和传输。通过指定non_blocking=True参数，...
CUDA AUTOMATIC MIXED PRECISION EXAMPLES AUTOMATIC MIXED PRECISION 替换GradScaler。 将torch.cuda.amp.GradScaler替换为torchacc.torch_xla.amp.GradScaler: fromtorchacc.torch_xla.ampimportGradScaler 替换optimizer。 使用原生PyTorch optimizer性能会稍差,可将torch.optim的optimizer替换为syncfree optimizer来进一步提升训...