torch.cuda.amp.autocast()使用示例

最新推荐文章于 2024-10-16 17:35:26 发布

生成滞涨网络~

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分类专栏： CUDA 文章标签：深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42061298/article/details/119733742

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本文介绍了在深度学习训练过程中使用GradScaler进行动态梯度缩放的机制，旨在防止梯度underflow和overflow。通过在半精度浮点运算中调整scaler的大小，确保模型训练的稳定性。在每个优化步骤中，scaler会根据是否存在inf或NaN梯度来动态调整其值，从而优化权重更新。这一方法提高了训练效率并保持了数值稳定性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# 定义模型和优化器
model = Net().cuda()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...)

# 在训练最开始定义GradScalar的实例
scaler = GradScaler(

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PyTorch中的torch.cuda.amp.autocast

chen_znn的博客

05-14

2613

本文介绍了pytorch中的torch.cuda.amp.autocast

torch.cuda.amp- 自动混合精度详解.docx

09-16

torch.cuda.amp- 自动混合精度详解

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Pytorch自动混合精度的计算：torch.cuda.amp.autocast

十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎

11-14

1万+

PyTorch中的autocast功能是一个性能优化工具，它可以自动调整某些操作的数据类型以提高效率。具体来说，它允许自动将数据类型从32位浮点（float32）转换为16位浮点（float16），这通常在使用深度学习模型进行训练时使用。

PyTorch ： torch.cuda.amp: 自动混合精度详解

weixin_42046845的博客

12-13

3920

amp功能：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。

torch.cuda.amp

Mr_wuliboy的博客

09-19

1826

自动混合精度（Automatic Mixed Precision, AMP）训练，是在训练一个数值精度为32的模型时，一部分算子的操作数值精度为FP16，其余算子的操作精度为FP32。在反向传播时，FP16的梯度数值溢出的问题，amp提供了梯度scaling操作，而且在优化器更新参数前，会自动对梯度 unscaling。但，作为上下文管理器使用时，混合精度计算enable区域得到的FP16数值精度的变量在enable区域外要显式的转换成FP32，否则使用过程中可能会导致类型不匹配的错误。

混合精度训练amp，torch.cuda.amp.autocast():

热门推荐

Drug discovery

07-17

2万+

1 需要什么GPU：在上面讲述了为什么利用混合精度加速，需要拥有 TensorCore 的GPU 0x02. 基础理论：在日常中深度学习的系统，一般使用的是单精度 float（Single-Precision）浮点表示。在了解混合精度训练之前，我们需要先对其中的主角半精度『float16』进行一定的理论知识学习。 float vs float16 的组成bitmap 在上图可以看到，与单精度float（32bit，4个字节）相比，半进度float16仅有16bit，2个字节组成。天然的存储

torch.cuda.amp的使用

weixin_41831274的博客

04-01

9526

今天看到师兄的代码里面用到了amp包，但是我在使用的时候遇到了apx无法使用的问题，后来知道pytorch已经集成了amp，因此学习了一下pytorch中amp的使用。官网https://pytorch.org/docs/stable/amp.html?highlight=amp torch.cuda.amp 作用： torch.cuda.amp提供了可以使用混合精度的方便方法，以加速训练。在网络中，有一些操作，例如linear layer和convolution，在float16时会更加快速，而

torch.cuda.amp.autocast 修改为 torch.amp.autocast

03-26

例如，旧代码可能直接使用with torch.cuda.amp.autocast():，而新方法需要指定设备类型：with torch.amp.autocast(device_type='cuda'):。同时，需要注意版本兼容性。如果用户使用的是较旧的PyTorch版本（低于1.10...

FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast():

04-27

首先，根据用户提供的引用[1]和[2]，PyTorch从2.4版本开始弃用了torch.cuda.amp.autocast，并推荐使用torch.amp.autocast。然而，当用户尝试替换时，遇到了参数类型的问题。原来的代码可能是这样的： with torch....

D:\postgraduate\python\my experiment\yolov9\train_dual.py:313: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp):什么意思

03-22

例如，正确的用法应该是在CUDA设备上使用`torch.autocast(device_type='cuda', dtype=torch.float16)`，而不是直接使用`torch.cuda.amp.autocast()`，这可能已经被标记为弃用。另外，用户可能在使用`autocast`时...

C:\Windows\System32\Workspace\yolov5\yolov5-6.1\train.py:413: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp):

最新发布

05-10

使用 `torch.autocast` 替代 `torch.cuda.amp.autocast` 自 PyTorch 版本更新以来，推荐使用更通用的 `torch.autocast` 上下文管理器来代替特定于 CUDA 的实现[^1]。这不仅提高了代码的可移植性，还避免了未来的...

Pytorch 中的 torch.cuda.amp.autocast 和 GradScaler 联合使用实现 AMP

Z2572862506的博客

01-31

1095

Pytorch 中的 torch.cuda.amp.autocast 和 GradScaler 联合使用实现 AMP

AttributeError: module ‘torch.cuda.amp‘ has no attribute ‘autocast‘

fanre的专栏

04-08

1万+

参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/165152789 https://zhuanlan.zhihu.com/p/176998729 https://pytorch.org/docs/stable/amp.html https://pytorch.org/docs/stable/notes/amp_examples.html#amp-examples pytorch 版本有点旧，更新一下就好了，我直接更新到1.7 import torch print(torch._

conda如何升级pytorch_PyTorch的自动混合精度（AMP）

weixin_39621178的博客

11-20

827

背景PyTorch 1.6版本今天发布了，带来的最大更新就是自动混合精度。release说明的标题是：Stable release of automatic mixed precision (AMP). New Beta features include a TensorPipe backend for RPC, memory profiler,and several improvements t...

【Trick2】torch.cuda.amp自动混合精度训练 —— 节省显存并加快推理速度

qq_38253797的博客

04-27

1万+

目录一、什么是amp?二、为什么需要自动混合精度（amp）？三、如何在PyTorch中使用自动混合精度？1、autocast2、GradScaler四、多GPU训练一、什么是amp? 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。自动混合精度的关键词有两个：自动、混合精度。这是由PyTorch 1.6的torch.cuda.amp模块带来的： from torch.cuda

完美解决，无需降版本❗❗❗报错FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated.

m0_57010556的博客

10-16

1万+

近期跑YOLO系列模型的时候遇到的一个问题，虽然不算是一个错误吧，但是运行的时候这个警告会刷屏，很烦人，强迫症受不了，必须解决了。

PyTorch学习（4）：混合精度训练（torch.cuda.amp）

tecsai的博客

03-31

2503

混合精度训练（Mixed Precision Training）是一种深度学习训练技术，它使用不同精度的数据类型（如单精度FP32和半精度FP16）来执行训练过程中的不同部分，以达到加速训练、减少内存使用和降低计算开销的目的。这种训练方式可以在保持模型精度的同时，显著提高训练效率。

【pytorch记录】自动混合精度训练 torch.cuda.amp

magic_ll的博客

06-28

7087

Nvidia 在Volta 架构中引入 Tensor Core 单元，来支持 FP32 和 FP16 混合精度计算。同年提出了一个pytorch 扩展apex，来支持模型参数自动混合精度训练自动混合精度（Automatic Mixed Precision, AMP）训练，是在训练一个数值精度为32的模型时，一部分算子的操作数值精度为FP16，其余算子的操作精度为FP32。具体的哪些算子使用的精度，amp自动设置好了，不需要用户额外设置。 ..............................

torch.cuda.amp的功能

SisterRu的博客

07-31

475

在PyTorch中，模块提供了自动混合精度（Automatic Mixed Precision, AMP）的工具，这是一种用于加速深度学习模型训练的技术，同时还可以减少模型训练过程中所需的内存。使用这个模块，可以在不牺牲模型精度的情况下提高训练速度和效率。