【混合精度训练】 torch.cuda.amp.autocast()

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【混合精度训练】 torch.cuda.amp.autocast()。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

torch.cuda.amp.autocast() 是PyTorch中一种混合精度的技术,可在保持数值精度的情况下提高训练速度和减少显存占用。

混合精度是指将不同精度的数值计算混合使用来加速训练和减少显存占用。通常,深度学习中使用的精度为32位(单精度)浮点数,而使用16位(半精度)浮点数可以将内存使用减半,同时还可以加快计算速度。然而,16位浮点数的精度较低,可能导致数值下溢或溢出,从而影响训练结果。

torch.cuda.amp.autocast()能够自动将16位浮点数转换为32位浮点数进行数值计算,并在必要时将结果转换回16位浮点数。这种自动转换可以帮助避免数值下溢或溢出的问题,并在保持数值精度的同时提高计算速度和减少显存占用。

使用torch.cuda.amp.autocast()的过程如下:

  1. 将模型和数据移动到GPU上
  2. 使用torch.cuda.amp.autocast()上下文管理器包装模型的前向传递和损失计算
  3. 使用scaler(即torch.cuda.amp.GradScaler对象)将反向传播的梯度缩放回16位
  4. 执行梯度更新

总结:混合精度是一种将低精度计算与高精度计算混合使用的技术,可以在保持数值精度的情况下提高训练速度和减少显存占用。

# 混合精度训练,如果在CPU环境中不起任何作用
with amp.autocast(enabled=scaler is not None):
	pred = model(imgs)

问:什么叫错 数值下溢 / 溢出

答:数值下溢和数值溢出是指在数值计算中,某个数值的绝对值太小或太大而无法被表示的情况。

数值下溢是指计算结果的绝对值小于机器能够表示的最小数,通常是由于计算结果太接近于零而导致的。在计算机中,数值通常以有限的二进制位表示,如果数值太小,那么在表示过程中会丢失精度,最终结果可能与真实结果相差很大,这种现象称为数值下溢。

数值溢出则是相反的情况,它是指计算结果的绝对值超过了机器能够表示的最大数,通常是由于计算结果太大而导致的。当计算机尝试用有限的二进制位表示超出其表示范围的数值时,会发生数值溢出,这会导致计算结果不准确或者无法表示。

在数值计算中,数值下溢和数值溢出都可能导致计算结果的不准确性,从而影响模型的训练效果。因此,处理这些数值问题是数值计算中的一个重要问题。常用的解决方法包括使用高精度算法、使用浮点数的科学计数法表示、使用数值截断等方法。


问:使用 torch.cuda.amp.autocast() 将数据 从32位(单精度) 转换为 16位(半精度),会导致精度丢失嘛?

答:使用 torch.cuda.amp.autocast() 将数据从32位(单精度)转换为16位(半精度)会导致精度损失。由于16位浮点数只能表示更少的有效位数,因此它们的精度不如32位浮点数。在混合精度训练中,为了平衡精度和性能,通常会将网络的前向传播和反向传播过程中的参数和梯度计算使用半精度浮点数来加速计算。这种方法可以在一定程度上降低计算精度要求,但会带来一定的精度损失。

尽管存在精度损失,使用半精度浮点数的优点在于它们可以显著降低计算时间和显存消耗,从而使模型可以在更大的批量下进行训练,提高训练效率。此外,在实际应用中,对于某些任务,半精度精度的计算误差对于结果的影响可能不是很大,因此,半精度计算可以在保证结果准确性的前提下,大幅度提高模型的训练速度和效率。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-587425.html


到了这里,关于【混合精度训练】 torch.cuda.amp.autocast()的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Windows配置深度学习环境——torch+CUDA

    这里基于读者已经有使用Python的相关经验,就不介绍Python的安装过程。 win10+mx350+Python3.7.4+CUDA11.4.0+cudnn11.4 torch 1.11.0+cu113 torchaudio 0.11.0 torchvision 0.12.0+cu113 一般来说在命令行界面输入python就可以了解python版本。 也可以使用如下代码查询python版本。 以下是torch与Python版本的对应关

    2024年01月25日
    浏览(53)
  • [pytorch]torch.cuda用法以及判断显卡是不是存在问题

    常见用法: torch.cuda.is_available() # 查看是否有可用GPU torch.cuda.device_count() # 查看GPU数量 torch.cuda.get_device_capability(device) # 查看指定GPU容量 torch.cuda.get_device_name(device) # 查看指定GPU名称 torch.cuda.empty_cache() # 清空程序占用的GPU资源 torch.cuda.manual_seed(seed) # 设置随机种子 torch.cuda.manu

    2024年02月10日
    浏览(51)
  • PYTORCH 依赖 cuda 11.8 , cuda 12.1 cpu 里 torch torchvision torchaudio对应关系

    Pytorch是Facebook人工智能研究院基于Torch开发的一个开源的Python机器学习库,它提供了两项强大的功能: 1、强大的GPU加速的张量计算(NumPy)。 2、自动求导系统的深度神经网络。 cuda 11.8 cuda 12.1 cpu  Previous PyTorch Versions | PyTorch

    2024年02月01日
    浏览(54)
  • [pytorch] torch.cuda.is_available() False 解决方法

            进入虚拟环境后pip list查看虚拟环境里的包,已有torch以及对应的版本号,但是torch调用cuda失败,情况如下:  出现这种情况通常是下载了CPU版本的pytorch,一般通过命令下载的pytorch(包括官网提供的命令)是CPU版本的,可以通过查询anaconda里的安装包判断是否安装

    2023年04月08日
    浏览(36)
  • 【一文解决】已安装CUDA与Pytorch但torch.cuda.is_available()为False

    已经安装CUDA与Pytorch。但执行如下Python脚本,输出结果为False: 出现这个问题的原因很多,很多文章的分析并不全面。博主遇到这个问题时,也是不断整合网络上零零散散的信息,浪费了不少功夫,因此写下了本文。如果你也遇到了这个问题, 本文致力于帮助你通过这一篇文

    2024年02月09日
    浏览(35)
  • linux配置miniconda、pytorch、torch_scatter以及cuda. - 叶辰

    在西方的天际,正在云海中下沉的夕阳仿佛被溶化着,太阳的血在云海和太空中弥漫开来,映现出一大片壮丽的血红。“这是人类的落日。” 进入官网miniconda 正常选择最新版Miniconda3 Linux 64-bit, jetson选择Miniconda3 Linux-aarch64 64-bit。 点击下载或者右键复制下载链接,使用命令下

    2024年02月05日
    浏览(50)
  • pytorch环境配置(装cuda、cudnn)win10+cuda10.1+cudnn7.6.5+torch1.7.1 && 集显装pytorch

    为了装这个走了太多坑了,所以想写一篇具体教程,有缘人看吧,希望能解决你的问题。(第一次写文章啥也不懂,万一冒犯了啥,麻烦告知我改) 我anaconda很早就装过了,所以这里就不细说了。 电脑配置:win10+1050显卡(很久前买的电脑的) 一些弯路:现在的pytorch安装是可

    2024年02月04日
    浏览(51)
  • 深度学习—Python、Cuda、Cudnn、Torch环境配置搭建

    近期由于毕设需要使用Yolo,于是经过两天捣腾,加上看了CSDN上各位大佬的经验帖后,成功搭建好了GPU环境,并能成功使用。因而在此写下这次搭建的历程。 万事开头难,搭建环境很费时间,如果一开始版本不对应,到后面就要改来改去,很麻烦。首先要注意以下事项: 1.

    2024年02月11日
    浏览(186)
  • Windows下安装Torch+cuda(Pytorch、Anaconda、Pycharm、NVIDIA驱动)、Jupyter

    直接下载免费的 官方Anaconda安装,安装过程中建议自行配置安装目录,并确认添加运行环境到Path中,安装后通过cmd命令行输入conda -V 查看是否安装以及版本号。 社区版免费安装,个人学习安装 社区版 即可,社区版基本能满足个人学习需求。 若安装 专业版 需购买正版或自行

    2024年04月28日
    浏览(44)
  • 【安装GPU版本pytorch,torch.cuda.is_available()仍然返回False问题】

    @TOC 检查cuda是否安装,CUDA环境变量是否正确设置,比如linux需要设置在PATH,window下环境变量编辑看看,是否有CUDA 首先查看你环境里的pytorch是否是cuda版本,我这里是conda安装的,使用conda list查看是这样: 圈出来的torch带cuda,那安装的肯定时cuda版本,但是torch.cuda.is_available

    2024年02月10日
    浏览(46)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包