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

用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model.cuda().half()即可 3.对于半精度模型,优化算法,Adam我在使用过程中,在某些参数的梯度为0的时候,更新权重后,梯度为零的权重变成了NAN,这非常奇怪,但是Adam算法对于全精度数据类型却没有这个问题. 另外,SGD算法对于半精度和全精度计算均没有问题. 还有一个问题是不知道是不是网络

近日,TensorFlow模型优化工具包又添一员大将,训练后的半精度浮点量化(float16 quantization)工具. 有了它,就能在几乎不损失模型精度的情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件加速器延迟. 这一套工具囊括混合量化,全整数量化和修剪. 如何量化模型,尽可任君挑选. 压缩大小,不减精度 双精度是64位,单精度是32位,所谓的半精度浮点数就是使用2个字节(16位)来存储. 比起8位或16位整数,半精度浮点数具有动态范围高的优点:而与单精度浮点数相比,它能节省一半的储

分辨率和精度这两个,经常拿在一起说,才接触的时候经常混为一谈.对于ADC来说,这两样也是非常重要的参数,往往也决定了芯片价格,显然,我们都清楚同一个系列,16位AD一般比12位AD价格贵,但是同样是12位AD,不同厂商间又以什么参数区分性能呢?性能往往决定价格,那么什么参数对价格影响较大呢?不好意思,我其实还是有些迷惑的,但是看了下篇文章,至少知道“精度”是有很大影响力的.该篇文章主要解释ADC分辨率和精度的区别,非常详细且易懂,值得一看,全文如下: 最近做了一块板子,当然考虑到元器件的选型了,

半精度浮点是指用16bit表示一个浮点数,最高1bit为符号位,中间5bit为指数a,低10bit为尾数b Value = (符号位)(1+b/1024)*(2^(a-16)) 程序很简单,用pyinstaller -F getExp.py压缩成getExp.exe(见另一篇博客py文件打包成exe)可以用 由于只取指数位,程序简单处理了符号位和尾数位 #coding = utf-8 if __name__ == '__main__': file = input('输入半精度浮点文件:\n')

转自:http://hi.baidu.com/jnjypbpuhkbajmq/item/8a6b472ae86dcc69469962b7 分辨率和精度这两个,经常拿在一起说,才接触的时候经常混为一谈.对于ADC来说,这两样也是非常重要的参数,往往也决定了芯片价格,显然,我们都清楚同一个系列,16位AD一般比12位AD价格贵,但是同样是12位AD,不同厂商间又以什么参数区分性能呢?性能往往决定价格,那么什么参数对价格影响较大呢?不好意思,我其实还是有些迷惑的,但是看了下篇文章,至少知道“精度”是有

http://www.cnblogs.com/xusongwei/archive/2012/07/30/2615592.html ring0是指CPU的运行级别,ring0是最高级别,ring1次之,ring2更次之……  拿Linux+x86来说,  操作系统(内核)的代码运行在最高运行级别ring0上,可以使用特权指令,控制中断.修改页表.访问设备等等.  应用程序的代码运行在最低运行级别上ring3上,不能做受控操作.如果要做,比如要访问磁盘,写文件,那就要通过执行系统调用(函数),执行系

ring0是指CPU的运行级别,ring0是最高级别,ring1次之,ring2更次之-- 拿Linux+x86来说, 操作系统(内核)的代码运行在最高运行级别ring0上,可以使用特权指令,控制中断.修改页表.访问设备等等. 应用程序的代码运行在最低运行级别上ring3上,不能做受控操作.如果要做,比如要访问磁盘,写文件,那就要通过执行系统调用(函数),执行系统调用的时候,CPU的运行级别会发生从ring3到ring0的切换,并跳转到系统调用对应的内核代码位置执行,这样内核就为你完成了设备访问

用于深度学习的自动混合精度 深度神经网络训练传统上依赖IEEE单精度格式,但在混合精度的情况下,可以训练半精度,同时保持单精度网络的精度.这种同时使用单精度和半精度表示的技术称为混合精度技术. ​混合精度训练的好处 通过使用Tensor Core加速数学密集型运算,如线性和卷积层. 与单精度相比,通过访问一半的字节可以加快内存受限的操作. 减少训练模型的内存需求,支持更大的模型或更小的批. 启用混合精度涉及两个步骤:在适当的情况下,将模型移植到使用半精度数据类型;并使用损失缩放来保持较小的梯度值

Cg是类似于C语言的发展起来的图形编程语言,Cgraphics,它的很多表达式if...else...和C语言非常相像,也和C#非常相像. 由于Shader是写给显卡执行的,所以没有输出语句来调试,很多地方调试不了,只能靠Unity编辑器来帮我们报错,写起来一定要小心谨慎. 基本类型表达式1:语法和C语言类是,有对应的编译器,程序是给显卡运行;2: 可以从渲染流水线中获得对应的输入;3: 指定的输出能流入下一个流水线模块;4: 操作符号和C语言一样,可以使用 +, -, * / <, >, &

CEVA引入新的可配置传感器集线器DSP架构 CEVA introduces new configurable sensor hub DSP architecture 在一个将多个传感器设计成几乎所有东西的世界中,所有数据输入的处理,或传感器融合,正在成为系统中越来越重要的一部分.为了解决这个问题,CEVA引入了一种称为SensPro的高性能传感器集线器DSP架构,它是可配置的,结合了浮点和整数数据类型的标量和并行处理,以及深度学习和推理. CEVA所说的现代系统的发展需要从根本上解决各种各样的

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

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np

1. 利用tensorboard看loss: tensorflow和pytorch环境是好的的话,链接中的logger.py拉到自己的工程里,train.py里添加相应代码,直接能用. 关于环境,小小折腾了下,大概一小时: 大概一年前用过tensorflow, mac里的环境还在,当时装的虚拟环境,由于工程中用到了caffe,在虚拟环境中编译caffe,去掉之前工程中用的caffe路径,把虚拟环境中的caffe路径添加到虚拟环境下的pythonpath export PYTHONPATH=/Us

一.对Tensor的操作 从接口的角度讲,对Tensor的操作可以分为两类: (1)torch.function (2)tensor.function 比如torch.sum(a, b)实际上和a.sum(b)功能等价. 从存储的角度讲,对Tensor的操作也可以分为两类: (1)不修改自身数据,如a.add(b),加法结果返回一个新的tensor: (2)修改自身数据,如a.add_(b),加法结果仍存在a中,a被改变. 函数名以_结尾的称为inplace方式. 二.Tensor的创建 常见的

基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__               # PyTorch version torch.version.cuda              # Corresponding CUDA version torch.backends.cudnn.version()  # Corresponding cuDNN version torch.cuda.get_device_name(0)   # GPU type 更新 PyTorch PyTo

自己一直以来都是使用的pytorch,最近打算好好的看下tensorflow,新开一个系列:pytorch和tensorflow的爱恨情仇(相爱相杀...) 无论学习什么框架或者是什么编程语言,最基础的就是其基本的数据类型了,接下来我们就一一看看吧. 1.python基本数据类型 数字型:整型.浮点型.布尔型.复数型. 非数字型:字符串.列表.元组.字典. 使用type可以查看变量的类型:type(变量名) 2.numpy中的数据类型 名称 描述 bool_ 布尔型数据类型(True 或者 Fa

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,