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代码详解:用Pytorch训练快速神经网络的9个技巧

发布时间:2019-08-20 03:47:25 所属栏目:优化 来源:读芯术
导读:副标题#e# 事实上,你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP(一般活动仿真语言)*训练,甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南,但你可能只看过1个?(没错,就是这样)。但这份终极指南,会一步步教你清除模型中所有的(

要想在Pytorch中用16位精度,先从NVIDIA中安装 apex 图书馆 并对你的模型进行这些更改。

  1. # enable 16-bit on the model and the optimizer 
  2. model, optimizers = amp.initialize(model, optimizers, opt_level='O2') 
  3.  
  4. # when doing .backward, let amp do it so it can scale the loss 
  5. with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:                        
  6.     scaled_loss.backward() 

amp包会处理大部分事情。如果梯度爆炸或趋于零,它甚至会扩大loss。

在Lightning中, 使用16位很简单

(编辑:PHP编程网 - 黄冈站长网)

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