PyTorch 1.6即將原生支持自動混合精度訓(xùn)練
PyTorch 1.6 nightly增加了一個子模塊amp，支持自動混合精度訓(xùn)練。值得期待。來看看性能如何，相比Nvidia Apex 有哪些優(yōu)勢？
A developer-friendly guide to mixed precision training with PyTorch
https://spell.run/blog/mixed-precision-training-with-pytorch-Xuk7YBEAACAASJam
即將在 PyTorch 1.6上發(fā)布的 torch.cuda.amp 混合精度訓(xùn)練模塊實(shí)現(xiàn)了它的承諾，只需增加幾行新代碼就可以提高大型模型訓(xùn)練50-60% 的速度。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
模塊
+關(guān)注
關(guān)注
7文章
2788瀏覽量
50407 -
代碼
+關(guān)注
關(guān)注
30文章
4900瀏覽量
70758 -
pytorch
+關(guān)注
關(guān)注
2文章
809瀏覽量
13964
原文標(biāo)題：訓(xùn)練提速60%！只需5行代碼，PyTorch 1.6即將原生支持自動混合精度訓(xùn)練
文章出處：【微信號：cas-ciomp，微信公眾號：中科院長春光機(jī)所】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
熱點(diǎn)推薦
請問CYBT-343026-01是否支持AVRCP 1.6？
CYBT-343026-01 是否支持 Modustoolbox 中的 AVRCP 1.6 封面藝術(shù)功能？
還是你有最新的表格來支持不同設(shè)備的功能，例如 20706A2、20719B2、20819、20820、20829？
發(fā)表于 07-03 06:05
摩爾線程發(fā)布Torch-MUSA v2.0.0版本 支持原生FP8和PyTorch 2.5.0
， 支持原生FP8數(shù)據(jù)類型，支持PyTorch 2.5.0 ，并通過多項(xiàng)針對MUSA計(jì)算平臺的性能優(yōu)化，進(jìn)一步提升了對AI模型和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的支持
摩爾線程GPU原生FP8計(jì)算助力AI訓(xùn)練
并行訓(xùn)練和推理，顯著提升了訓(xùn)練效率與穩(wěn)定性。摩爾線程是國內(nèi)率先原生支持FP8計(jì)算精度的國產(chǎn)GPU企業(yè)，此次開源不僅為AI
使用OpenVINO? 2021.4將經(jīng)過訓(xùn)練的自定義PyTorch模型加載為IR格式時遇到錯誤怎么解決？
使用 OpenVINO? 2021.4 將經(jīng)過訓(xùn)練的自定義 PyTorch 模型加載為 IR 格式時遇到錯誤：
RuntimeError: [ GENERAL_ERROR ]
Failed
發(fā)表于 03-05 08:40
大模型訓(xùn)練框架(五)之Accelerate
輕松切換不同的并行策略，同時它還支持混合精度訓(xùn)練，可以進(jìn)一步提升訓(xùn)練效率。 1. 導(dǎo)入 Accelerate只需添加四行代碼，即可在任何分布
構(gòu)建云原生機(jī)器學(xué)習(xí)平臺流程
構(gòu)建云原生機(jī)器學(xué)習(xí)平臺是一個復(fù)雜而系統(tǒng)的過程，涉及數(shù)據(jù)收集、處理、特征提取、模型訓(xùn)練、評估、部署和監(jiān)控等多個環(huán)節(jié)。
使用英特爾AI PC為YOLO模型訓(xùn)練加速
之后，情況有了新的變化，PyTorch2.5正式開始支持英特爾顯卡，也就是說，此后我們能夠借助英特爾 銳炫 顯卡來進(jìn)行模型訓(xùn)練了。
PyTorch 2.5.1: Bugs修復(fù)版發(fā)布
，以提升用戶體驗(yàn)。 二，PyTorch 2.5.1 的主要修內(nèi)容 1，RPM 和 arm64 發(fā)行版支持： 2.5.1 版本修復(fù)了基于 RPM 的發(fā)行版和 arm64 發(fā)行版中的一些問題，這些修復(fù)使得
PyTorch GPU 加速訓(xùn)練模型方法
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，GPU加速訓(xùn)練模型已經(jīng)成為提高訓(xùn)練效率和縮短訓(xùn)練時間的重要手段。PyTorch作為一個流行的深度學(xué)習(xí)框架，提供了豐富的工具和方法來利用GPU進(jìn)行模型
PyTorch 數(shù)據(jù)加載與處理方法
PyTorch 是一個流行的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫，它提供了強(qiáng)大的工具來構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。在構(gòu)建模型之前，一個重要的步驟是加載和處理數(shù)據(jù)。 1. PyTorch 數(shù)據(jù)加載基礎(chǔ) 在 PyTorch
如何在 PyTorch 中訓(xùn)練模型
PyTorch 是一個流行的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫，廣泛用于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等領(lǐng)域。它提供了強(qiáng)大的計(jì)算圖功能和動態(tài)圖特性，使得模型的構(gòu)建和調(diào)試變得更加靈活和直觀。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 在訓(xùn)練模型之前，首先需要
使用PyTorch在英特爾獨(dú)立顯卡上訓(xùn)練模型
《PyTorch 2.5重磅更新：性能優(yōu)化+新特性》中的一個新特性就是：正式支持在英特爾獨(dú)立顯卡上訓(xùn)練模型！
Pytorch深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的方法
掌握這 17 種方法，用最省力的方式，加速你的 Pytorch 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。
基于Pytorch訓(xùn)練并部署ONNX模型在TDA4應(yīng)用筆記
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《基于Pytorch訓(xùn)練并部署ONNX模型在TDA4應(yīng)用筆記.pdf》資料免費(fèi)下載
發(fā)表于 09-11 09:24
?0次下載
pytorch怎么在pycharm中運(yùn)行
第一部分：PyTorch和PyCharm的安裝 1.1 安裝PyTorch PyTorch是一個開源的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。要在PyCharm中使用
工商網(wǎng)監(jiān)
評論