自动调节学习率，混合精度训练

最新推荐文章于 2025-04-28 11:00:42 发布

dguochuan

最新推荐文章于 2025-04-28 11:00:42 发布

阅读量338

点赞数

文章标签：学习 python 目标检测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27172615/article/details/129067750

版权

该代码示例展示了如何在PyTorch中进行多GPU训练，使用DistributedDataParallel进行数据并行，应用梯度剪裁防止梯度爆炸，并采用余弦退火衰减作为学习率调度策略。同时，还启用了自动混合精度训练以提高效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考资料：

CUDA Automatic Mixed Precision examples — PyTorch master documentation

pytorch scheduler汇总_AI大魔王的博客-优快云博客_pytorch scheduler

梯度剪裁_alex1801的博客-优快云博客_梯度裁剪

代码：

import argparse
import math
import os
import sys
from pathlib import Path

import torch.distributed as dist

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.optim import lr_scheduler
from torchvision import transforms

FILE = Path(__file__).resolve()
ROOT = FILE.parents[0]  # YOLOv5 root directory
if str(ROOT) not in sys.path:
    sys.path.append(str(ROOT))  # add ROOT to PATH
ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd()))  # relative

LOCAL_RANK = int(os.getenv('LOCAL_RANK', -1))  # https://pytorch.org/docs/stable/elastic/run.html
RANK = int(os.getenv('RANK', -1))
WORLD