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。
舉報投訴
-
模塊
+關(guān)注
關(guān)注
7文章
2725瀏覽量
47611 -
代碼
+關(guān)注
關(guān)注
30文章
4808瀏覽量
68814 -
pytorch
+關(guān)注
關(guān)注
2文章
808瀏覽量
13283
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
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
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
如何在 PyTorch 中訓(xùn)練模型
PyTorch 是一個流行的開源機器學(xué)習(xí)庫，廣泛用于計算機視覺和自然語言處理等領(lǐng)域。它提供了強大的計算圖功能和動態(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》資料免費下載
發(fā)表于 09-11 09:24
?0次下載
pytorch怎么在pycharm中運行
第一部分：PyTorch和PyCharm的安裝 1.1 安裝PyTorch PyTorch是一個開源的機器學(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
Python自動訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是機器學(xué)習(xí)中一種重要的模型，它模仿了人腦神經(jīng)元的工作方式，通過多層節(jié)點（神經(jīng)元）之間的連接和權(quán)重調(diào)整來學(xué)習(xí)和解決問題。Python由于其強大的庫支持（如TensorFlow、PyTorch等），成為了實現(xiàn)和訓(xùn)練
pytorch如何訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)
本文將詳細(xì)介紹如何使用PyTorch框架來訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)。我們將從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、訓(xùn)練過程、評估和測試等方面進(jìn)行講解。 環(huán)境搭建 首先，我們需要安裝PyTorch。可以通過訪問
pytorch中有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型嗎
當(dāng)然，PyTorch是一個廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了許多預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 PyTorch中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 1. 引言 深度學(xué)習(xí)是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，它在圖像識別、自然語言
PyTorch的介紹與使用案例
學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個重要工具。PyTorch底層由C++實現(xiàn)，提供了豐富的API接口，使得開發(fā)者能夠高效地構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。PyTorch不僅支持動態(tài)計算圖，還提供了強大的
解讀PyTorch模型訓(xùn)練過程
PyTorch作為一個開源的機器學(xué)習(xí)庫，以其動態(tài)計算圖、易于使用的API和強大的靈活性，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文將深入解讀PyTorch模型訓(xùn)練的全過程，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、訓(xùn)
PyTorch如何訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
PyTorch是一個廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，它以其靈活性、易用性和強大的動態(tài)圖特性而聞名。在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時，數(shù)據(jù)集是不可或缺的組成部分。然而，很多時候，我們可能需要使用自己的數(shù)據(jù)集而不是現(xiàn)成
請問電腦端Pytorch訓(xùn)練的模型如何轉(zhuǎn)化為能在ESP32S3平臺運行的模型？
由題目，
電腦端Pytorch訓(xùn)練的模型如何轉(zhuǎn)化為能在ESP32S3平臺運行的模型？
如何把這個Pytorch模型燒錄到ESP32S3上去？
發(fā)表于 06-27 06:06
實錘！騰訊終于擁抱鴻蒙生態(tài)，微信鴻蒙原生版本即將上線
系統(tǒng) 。甚至有網(wǎng)友表示， 微信不適配鴻蒙系統(tǒng)我就卸載QQ ，用華為的暢連。其實不然，微信作為國民級社交軟件是肯定會適配鴻蒙系統(tǒng)的，至于適配的進(jìn)度則還需要時間。不過近日，有消息稱微信即將支持鴻蒙原生系統(tǒng)
發(fā)表于 04-30 21:14
工商網(wǎng)監(jiān)
評論