在线观看www成人影院-在线观看www日本免费网站-在线观看www视频-在线观看操-欧美18在线-欧美1级

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

PyTorch 1.6即將原生支持自動(dòng)混合精度訓(xùn)練

中科院長春光機(jī)所 ? 來源:極市平臺(tái) ? 2020-07-14 16:06 ? 次閱讀

PyTorch 1.6 nightly增加了一個(gè)子模塊amp,支持自動(dòng)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(shì)?

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(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 模塊
    +關(guān)注

    關(guān)注

    7

    文章

    2784

    瀏覽量

    49726
  • 代碼
    +關(guān)注

    關(guān)注

    30

    文章

    4891

    瀏覽量

    70306
  • pytorch
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2

    文章

    809

    瀏覽量

    13786

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(dòng)混合精度訓(xùn)練

文章出處:【微信號(hào):cas-ciomp,微信公眾號(hào):中科院長春光機(jī)所】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    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(duì)MUSA計(jì)算平臺(tái)的性能優(yōu)化,進(jìn)一步提升了對(duì)AI模型和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的支持
    的頭像 發(fā)表于 05-11 16:41 ?554次閱讀

    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
    的頭像 發(fā)表于 03-17 17:05 ?503次閱讀
    摩爾線程GPU<b class='flag-5'>原生</b>FP8計(jì)算助力AI<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>

    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(shí)遇到錯(cuò)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(shí)遇到錯(cuò)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(shí)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
    的頭像 發(fā)表于 01-14 14:24 ?600次閱讀

    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(shí)間的重要手段。PyTorch作為一個(gè)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
    的頭像 發(fā)表于 11-05 17:43 ?1292次閱讀

    如何在 PyTorch訓(xùn)練模型

    PyTorch 是一個(gè)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(dòng)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
    的頭像 發(fā)表于 11-05 17:36 ?872次閱讀

    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(gè)新特性就是:正式支持在英特爾獨(dú)立顯卡上訓(xùn)練模型!
    的頭像 發(fā)表于 11-01 14:21 ?1912次閱讀
    使用<b class='flag-5'>PyTorch</b>在英特爾獨(dú)立顯卡上<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>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
    的頭像 發(fā)表于 10-28 14:05 ?573次閱讀
    <b class='flag-5'>Pytorch</b>深度學(xué)習(xí)<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>的方法

    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
    基于<b class='flag-5'>Pytorch</b><b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>并部署ONNX模型在TDA4應(yīng)用筆記

    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(gè)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
    的頭像 發(fā)表于 08-01 16:22 ?2344次閱讀

    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(píng)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
    的頭像 發(fā)表于 07-11 10:04 ?965次閱讀

    PyTorch的介紹與使用案例

    學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要工具。PyTorch底層由C++實(shí)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(dòng)態(tài)計(jì)算圖,還提供了強(qiáng)大的
    的頭像 發(fā)表于 07-10 14:19 ?824次閱讀

    解讀PyTorch模型訓(xùn)練過程

    PyTorch作為一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)庫,以其動(dòng)態(tài)計(jì)算圖、易于使用的API和強(qiáng)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)
    的頭像 發(fā)表于 07-03 16:07 ?1760次閱讀

    PyTorch如何訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集

    PyTorch是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架,它以其靈活性、易用性和強(qiáng)大的動(dòng)態(tài)圖特性而聞名。在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時(shí),數(shù)據(jù)集是不可或缺的組成部分。然而,很多時(shí)候,我們可能需要使用自己的數(shù)據(jù)集而不是現(xiàn)成
    的頭像 發(fā)表于 07-02 14:09 ?3369次閱讀

    請(qǐng)問電腦端Pytorch訓(xùn)練的模型如何轉(zhuǎn)化為能在ESP32S3平臺(tái)運(yùn)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(tái)運(yùn)行的模型? 如何把這個(gè)Pytorch模型燒錄到ESP32S3上去?
    發(fā)表于 06-27 06:06
    主站蜘蛛池模板: 色男人在线 | 天堂在线影院 | 欧美色图一区二区 | 美女免费毛片 | www.97色| 亚洲日本视频在线观看 | 一级特级片 | 韩国朴银狐诱感在线观看 | 欧美色婷婷天堂网站 | 亚洲一区在线免费观看 | 国产成人毛片视频不卡在线 | 男男失禁play 把尿bl | 狠狠色狠狠色综合日日32 | 五月天婷婷在线视频 | 成人欧美一区二区三区小说 | 韩国xxxxxxxx69| 欧美日剧在线免费 | 国产婷婷高清在线观看免费 | 一级特黄aaa大片在线观看视频 | 亚洲成人免费在线观看 | 91免费在线视频 | 国产精品29页 | 免费人成激情视频在线观看冫 | 首页 亚洲 欧美 制服 丝腿 | 四虎永久免费地址在线网站 | 亚洲网色 | 日韩欧美在线第一页 | 色视频免费国产观看 | 免看一级a毛片一片成人不卡 | 国产精品久久久久久久免费大片 | 亚洲无线码一区在线观看 | 四虎永久在线精品国产免费 | 毛色毛片免费观看 | 国产精品成人aaaaa网站 | 性欧美日韩 | 91久久夜色精品国产网站 | 午夜精品久久久久久久 | 亚洲视频1区| 久久99色| 欧美ol丝袜高跟秘书在线观看 | 亚洲精品第三页 |