背景: pytorch从1.6版本开始,已经内置了torch.cuda.amp,采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了.本文主要从三个方面来介绍AMP: 一．什么是AMP? 二．为什么要使用AMP? 三．如何使用AMP? 四.  注意事项 正文: 一．什么是AMP? 默认情况下,大多数深度学习框架都采用32位浮点算法进行训练.2017年,NVIDIA研究了一种用于混合精度训练的方法,该方法在训练网络时将单精度(FP32)与半精度(FP16)结合在一起,并使用相同的超参数

这篇博客是在pytorch中基于apex使用混合精度加速的一个偏工程的描述,原理层面的解释并不是这篇博客的目的,不过在参考部分提供了非常有价值的资料,可以进一步研究. 一个关键原则:“仅仅在权重更新的时候使用fp32,耗时的前向和后向运算都使用fp16”.其中的一个技巧是:在反向计算开始前,将dloss乘上一个scale,人为变大:权重更新前,除去scale,恢复正常值.目的是为了减小激活gradient下溢出的风险. apex是nvidia的一个pytorch扩展,用于支持混合精度训练和分布式

CUDA 8的混合精度编程 Volta和Turing GPU包含 Tensor Cores,可加速某些类型的FP16矩阵数学运算.这样可以在流行的AI框架内更快,更轻松地进行混合精度计算.要使用Tensor Core,需要使用 CUDA 9 或更高版本.NVIDIA还 为TensorFlow,PyTorch和MXNet添加了 自动混合精度功能.  流行AI框架的张量核心优化示例 . 在软件开发的实践中,程序员通常会及早学习到使用正确的工具完成工作的重要性.当涉及数值计算时,这一点尤其重要,因为在

CUDA 8混合精度编程 Mixed-Precision Programming with CUDA 8 论文地址:https://devblogs.nvidia.com/mixed-precision-programming-cuda-8/ 更新,2019年3月25日:最新的Volta和Turing GPU现在加入了张量核,加速了某些类型的FP16矩阵数学.这使得在流行的人工智能框架中进行更快.更容易的混合精度计算成为可能.使用张量磁芯需要使用CUDA9或更高版本.NVIDIA还为Tensor

基于OpenSeq2Seq的NLP与语音识别混合精度训练 Mixed Precision Training for NLP and Speech Recognition with OpenSeq2Seq 迄今为止,神经网络的成功建立在更大的数据集.更好的理论模型和缩短的训练时间上.特别是顺序模型,可以从中受益更多.为此,我们创建了OpenSeq2Seq--一个开源的.基于TensorFlow的工具包.OpenSeq2Seq支持一系列现成的模型,其特点是多GPU和混合精度训练,与其他开源框架相比,

Sightseeing tour Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000KB   64bit IO Format: %I64d & %I64u SubmitStatus Description The city executive board in Lund wants to construct a sightseeing tour by bus in Lund, so that tourists can see every corner of the

题面 nnn个点,mmm条双向边(正向与反向权值不同),求经过最大边权最小的欧拉回路的权值 分析 见 commonc大佬博客 精髓就是通过最大流调整无向边的方向使得所有点的入度等于出度 CODE #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; template<typename T>inline void read(T &num) { cha

欢迎关注磐创博客资源汇总站: http://docs.panchuang.net/ 欢迎关注PyTorch官方中文教程站: http://pytorch.panchuang.net/ 计算机视觉–图像和视频数据分析是深度学习目前最火的应用领域之一.因此,在学习深度学习的同时尝试运用某些计算机视觉技术做些有趣的事情会很有意思,也会让你发现些令人吃惊的事实.长话短说,我的搭档(Maximiliane Uhlich)和我决定将深度学习应用于浪漫情侣的形象分类上,因为Maximiliane是一位关系研究

谷歌TF2.0凌晨发布!“改变一切,力压PyTorch” https://news.cnblogs.com/n/641707/ 投递人 itwriter 发布于 2019-10-01 12:38 评论(0) 有941人阅读 原文链接 [收藏] « » 问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 公众号 QbitAI TensorFlow 2.0 终于来了! 今天凌晨,这个全球用户最多的深度学习框架,正式放出了 2.0 版本. Google 深度学习科学家.Keras 作者 François Chollet

AMP:Automatic mixed precision,自动混合精度,可以在神经网络推理过程中,针对不同的层,采用不同的数据精度进行计算,从而实现节省显存和加快速度的目的. 在Pytorch 1.5版本及以前,通过NVIDIA出品的插件apex,可以实现amp功能. 从Pytorch 1.6版本以后,Pytorch将amp的功能吸收入官方库,位于torch.cuda.amp模块下. 本文为针对官方文档主要内容的简要翻译和自己的理解. 1. Introduction torch.cuda.am

​  前言  本文介绍了如何使用 PyTorch Lightning 构建高效且快速的深度学习管道,主要包括有为什么优化深度学习管道很重要.使用 PyTorch Lightning 加快实验周期的六种方法.以及实验总结. 当 Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 在 2012 年设计 AlexNet 时,训练 6000 万参数模型需要五到六天的时间.八年后的 2020 年,微软 DeepSpeed 团队在不到 44 分钟的时间内成功训练

[源码解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述 0x00 摘要 0x01 PyTorch分布式的历史 1.1 Multiprocessing 1.2 THD 底层库 1.3 torch.distributed 库 1.4 c10d库 1.5 RPC框架 1.6 弹性训练 1.7 流水线训练 0x02 分布式概述 2.1 引论 2.1.1 torch.distributed 包 2.1.2 知识链接 2.2

首先介绍下全角跟半角之间的区别: 在计算机屏幕上,一个汉字要占两个英文字符的位置,人们把一个英文字符所占的位置称为"半角",相对地把一个汉字所占的位置称为"全角".在汉字输入时,系统提供"半角"和"全角"两种不同的输入状态,但是对于英文字母.符号和数字这些通用字符就不同于汉字,在半角状态它们被作为英文字符处理:而在全角状态,它们又可作为中文字符处理.半角和全角切换方法:单击输入法工具条上的按钮或按键盘上的Shift+Space

传送门 这篇题解讲的真吼->这里 首先我们可以二分一个答案,然后把所有权值小于这个答案的都加入图中 那么问题就转化为一张混合图(既有有向边又有无向边)中是否存在欧拉回路 首先 无向图存在欧拉回路,当且仅当图的所有顶点度数都为偶数且图连通.        有向图存在欧拉回路,当且仅当图的所有顶点入度等于出度且图连通. 那么我们怎么判断混合图的欧拉回路是否存在呢? 我们把无向边的边随便定向,然后计算每一个点的入度和出度.如果有某一个点的入度和出度之差是奇数,那么肯定不存在欧拉回路. 因为欧拉回路要求

[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 目录 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 TensorImpl 2.1 转嫁 2.2 定义 0x03 自动求导相关类 3.1 AutogradMeta 3.2 DifferentiableViewMeta 3.3 AutogradContext 3.4 Auto Function 0x04 Node 4.1 定义 4.2 重要成员变量 4.2.

本文是<手把手教你用Pytorch-Transformers>的第二篇,主要讲实战 手把手教你用Pytorch-Transformers——部分源码解读及相关说明(一) 使用 PyTorch 的可以结合使用 Apex ,加速训练和减小显存的占用 PyTorch必备神器 | 唯快不破:基于Apex的混合精度加速 github托管地址:https://github.com/NVIDIA/apex 一.情感分类任务 这里使用 BertForSequenceClassification 进行情感分类任

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析(上) 本篇将通过多项测试来考验Volta架构,利用各种深度学习框架来了解Tensor Core的性能. 很多时候,深度学习这样的新领域会让人难以理解.从框架到模型,再到API和库,AI硬件的许多部分都是高度定制化的,因而被行业接受的公开基准测试工具很少也就不足为奇.随着ImageNet和一些衍生模型(AlexNet.VGGNet.Inception.Resnet等)的影响,ILSVRC2012(ImageNet大规模视觉识别挑战)中的图像数据集

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摘要:FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割问题. 本文分享自华为云社区<全卷积网络(FCN)实战:使用FCN实现语义分割>,作者: AI浩. FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割(semantic segmentation)问题.与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类(全联接层+softmax输出)不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像