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

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,

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

​  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

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/ 专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch

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

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

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

[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

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模

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目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同,有 TensorFlow .PyTorch.Keras等.这些深度学习框架被应用于计算机视觉.语音识别.自然语言处理与生物信息学等领域,并获取了极好的效果.其中,PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架,当前开源的框架中,没有哪一个框架能够在灵活性.易用性.速度这三个方面有两个能同时超过PyTorch. 基于此,磐小仙邀请到了作者 News(CS硕士) ,在接下来的这段时间里,他将会给大家带来关于PyTorch的一个专栏. 这个专栏主要针对想

混合前端seq2seq模型部署 本文介绍,如何将seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本.要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial. 1.混合前端 在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时eager.命令式的界面进行交互能带来很大便利.这使用户能够在使用Python数据结构.控制流操作.打印语句和调试实用程序时,通过熟悉的.惯用的Python脚本编写. 尽管即时性界面,对于研究和试验应用程序是一个有用的工具,但是对于生产环

本文介绍一些避免transformers的OOM以及训练等流程太漫长的方法,主要参考了kaggle notebook Optimization approaches for Transformers | Kaggle,其中梯度累积Gradient Accumulation,冻结Freezing已经在之前的博客中介绍过,本文会依次介绍混合精度训练Automatic Mixed Precision, 8-bit Optimizers, and 梯度检查点Gradient Checkpointing,

​ 0 序篇 2015年11月,Google正式发布了Tensorflow的白皮书并开源TensorFlow 0.1 版本. 2017年02月,Tensorflow正式发布了1.0.0版本,同时也标志着稳定版的诞生. 2019年10月,TensorFlow在经历七个多月(2019年3月1日-2019年10月1日)的 2.0 Alpha 版本的更新迭代后发布 2.0 正式版. 2.0 正式版官方介绍视频 https://v.qq.com/x/page/b3003v2g8dq.html 虽然 2.0

NVIDIA GTC 2019在苏州金湖国际会议中心举行,由于同事有其他会议冲突,所以我代替他来参加了此次会议.作为刚接触GPU和机器学习不久的新人来说,感觉进入了一个新世界,深刻体验到技术的革新迭代之快,英伟达通过对GPU的全栈优化,实现摩尔定理的加速. 2019年12月16日~2019年12月17日 头两天主要是培训课,这个课程还比较贵,大概扫描了下,基本都在人民币1000元以上,培训有相当部分的学生.由于之前同事没有预定,但不能来了啥也不做吧,找路上认识的腾讯哥们儿用他的工牌进入了教室(迫