"get_autocast_dtype", "set_autocast_dtype", "BoolStorage", "ByteStorage", "ShortStorage", "LongStorage", "IntStorage", "HalfStorage", "CharStorage", "DoubleStorage", "FloatStorage", "BoolTensor", "ByteTensor", "CharTensor", "DoubleTensor", "FloatTensor", "...
用户不需要手动对模型参数 dtype 转换,amp 会自动为算子选择合适的数值精度 对于反向传播的时候,FP16 的梯度数值溢出的问题,amp 提供了梯度 scaling 操作,而且在优化器更新参数前,会自动对梯度 unscaling,所以,对用于模型优化的超参数不会有任何影响 以上两点,分别是通过使用amp.autocast和amp.GradScaler来实现的。
我认为torch.autocast的动机是自动降低精度(而不是增加)。
autocast_context = torch.autocast(dtype=torch.bfloat16, device_type="cuda", **autocast_kwargs) autocast_context.__enter__() yield autocast_context.__exit__(*sys.exc_info()) @requires_neuronx_distributed def _prepare_clip_grad_norm(self, parameters, max_norm, norm_type: int = 2)...
torch.get_autocast_gpu_dtype() if torch.is_autocast_enabled() else _input.dtype loss, grad_input, grad_weight, grad_bias = fused_linear_cross_entropy_forward( _input, weight, target, bias, ignore_index ) device = _input.device # inputs have shape: BT x H # materialized activations ...
torch.cuda.amp给用户提供了很方便的混合精度训练机制,通过使用 amp.autocast 和 amp.GradScaler 来实现:用户不需要手动对模型参数的dtype,amp会自动为算子选择合适的数值精度 在反向传播时,FP16的梯度数值溢出的问题,amp提供了梯度scaling操作,而且在优化器更新参数前,会自动对梯度 unscaling。所以对模型优化的超参数...
混合精度训练amp,torch.cuda.amp.autocast(): 技术标签:机器学习基础 1 需要什么GPU: 在上面讲述了为什么利用混合精度加速,需要拥有 TensorCore 的GPU 0x02. 基础理论: 在日常中深度学习的系统,一般使用的是单精度 float(Single-Precision)浮点表示。在了解混合精度训练之前,我们需要先对其中的主角半精度『float16...
'_dtype', '_finish_update', '_get_accumulator', '_get_device_for_param', '_get_no_grad_set', '_global_learning_rate', '_grad_clip', '_learning_rate', '_learning_rate_map', '_master_weights', '_momentum', '_multi_precision', '_name', '_opti_name_list', '_param_device_ma...
# with autocast('cuda'): h = self.heads q = self.to_q(x) context = default(context, x) context = context.to(x.dtype) k = self.to_k(context) v = self.to_v(context) del context, x q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h...
set_autocast_enabled set_default_dtype set_default_tensor_type set_deterministic set_flush_denormal set_grad_enabled set_num_interop_threads set_num_threads set_printoptions set_rng_state sgn short sigmoid sigmoid_ sign signbit sin sin_ sinc sinc_ sinh sinh_ slogdet smm softmax solve sort ...