工作笔记｜基于Apex的混合精度加速

最新推荐文章于 2024-08-08 07:33:04 发布

yyyyyyyyXu

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分类专栏：闲文杂记

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40711769/article/details/106249476

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这篇工作笔记介绍了如何利用NVIDIA的Apex库在PyTorch中进行混合精度计算，以达到训练时间减半的加速效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from apex import amp

model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level='O1') # not 01

with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:
    scaled_loss.backward

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PyTorch基于Apex的混合精度加速

jacke121的专栏

11-26

3844

安装：pip install apex 参考：https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/100135729 在这篇文章里，笔者会详解一下混合精度计算（Mixed Precision），并介绍一款 NVIDIA 开发的基于 PyTorch 的混合精度训练加速神器——Apex，最近 Apex 更新了 API，可以用短短三行...

深度学习笔记——模型训练工具（DeepSpeed、Accelerate）

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本文详细介绍深度学习模型训练中常用的工具及其特点，包括DeepSpeed和Accelerate。

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https://chenyue.top/2019/05/21/%E5%B7%A5%E7%A8%8B-%E4%BA%94-apex%E6%B7%B7%E5%90%88%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E5%8A%A0%E9%80%9F/ github 开源地址:https://github.com/NVIDIA/apex , 文档地址是：https://nvidia.github.io/apex...

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apex 安装、应用快速应用check point常见错误按照以下方式安装apex pip uninstall apex git clone https://www.github.com/nvidia/apex cd apex python setup.py install 快速应用 from apex import amp model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level="O1") # 这里是“欧一”，不是“零一” with

基于Apex的混合精度加速FP16

qq_40176087的博客

11-24

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这个人的文章说的很全面，点击FP16和FP32以及基于Apex的混合精度加速

使用Apex进行混合精度训练

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使用Apex进行混合精度训练转自：https://fyubang.com/2019/08/26/fp16/ 你想获得双倍训练速度的快感吗？你想让你的显存空间瞬间翻倍吗？如果我告诉你只需要三行代码即可实现，你信不？在这篇博客里，瓦砾会详解一下混合精度计算（Mixed Precision），并介绍一款Nvidia开发的基于PyTorch的混合精度训练加速神器—Apex，最近Apex更新了API，可以用短短三行代码就能实现不同程度的混合精度加速，训练时间直接缩小一半。话不多说，直接先教你怎么用。 PyT

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Apex：PyTorch混合精度训练

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from apex import amp model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level= "O1") # 这里是“欧一”，不是“零一” with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss: scaled_loss.backward()

FP16和FP32以及基于Apex的混合精度加速

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1. FP16 FP16也称为半精度浮点数是一种计算机使用的二进制浮点数数据类型，使用 2 字节（16 位）存储图1. FP16和FP32表示范围对比 FP16的表示范围(6∗10−8→655046*10^{-8} \to 655046∗10−8→65504)，FP32表示范围(1.4∗10−45→1.7∗10381.4*10^{-45} \to 1.7*10^{38}1.4∗10−45→1.7∗1038) FP16的作用减少显存占用，FP16 的内存占用只有 FP32 的一半，自然地就可以帮助训

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实现混合精度的两种方式

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