`torch.cuda.amp.custom_fwd(args...)
时间: 2024-09-19 15:02:29 浏览: 88
`torch.cuda.amp.custom_fwd` 是 PyTorch 中自动混合精度 (Automatic Mixed Precision, AMP) 的一个高级功能。它允许开发者自定义前向传播过程(forward pass),以便在训练过程中使用低精度数据类型(如半精度浮点数,fp16),同时保持模型性能。当你需要对特定计算有特殊处理,比如手动溢出检查、非标准数据类型支持或者利用硬件特性时,可以使用这个函数。
`custom_fwd` 接受一组参数 `args...`,你可以在这个函数体内编写你的高性能 fp16 计算,并通过返回值来指示是否成功并提供结果。它通常配合 `torch.cuda.amp.custom_bwd` 函数一起使用,如果有必要的话,还可以自定义反向传播。
使用这个函数的例子:
```python
import torch
from torch.cuda.amp import custom_fwd
@custom_fwd(cast_inputs=True)
def my_custom_fwd(inputs):
# 这里编写fp16计算,可能包括特殊的溢出检查
result = do_my_high_performance_fp16_computation(inputs)
return result
# 使用自定义前向传播
with autocast():
output = my_custom_fwd(input_data)
```
相关问题
torch.cuda.set_device(local_ran
`torch.cuda.set_device()` 是 PyTorch 中的一个函数,用于将当前计算设备设置为 CUDA 设备。这里的 `local_rank` 可能是指在一个分布式训练环境中,每个 GPU 上运行着一个进程,`local_rank` 表示这个进程在本地 GPU 的索引。
当你需要在多GPU环境中进行并行计算,特别是在使用 PyTorch 的 DistributedDataParallel (DDP) 或者 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel (DistributedDataParallel) 进行模型并行时,先通过 `torch.cuda.set_device(local_rank)` 将当前工作进程绑定到对应的 GPU 上,以便于数据和模型的正确加载以及计算操作。
例如:
```python
import torch
from torch.distributed import init_process_group
# 初始化分布式过程组
init_process_group(backend='nccl') # 使用NCCL通信库
# 获取当前节点的 local_rank
local_rank = int(os.environ['LOCAL_RANK'])
# 设置当前设备为 local_rank 对应的 GPU
torch.cuda.set_device(local_rank)
# 现在所有的 PyTorch 操作都将在这个GPU上执行
model.to(device=torch.device('cuda', local_rank))
```
args = parser.parse_args() args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()
这是argparse模块的用法示例的一部分,它使用parse_args()方法从命令行中解析参数,并将结果保存在args变量中。接下来,它根据解析出的--no-cuda参数的值和当前系统是否支持CUDA来设置args.cuda变量的值。
具体来说,这里的代码将args.no_cuda取反并与torch.cuda.is_available()的值做与运算,如果结果为True,则将args.cuda设置为True,否则设置为False。这样,args.cuda将表示是否启用CUDA训练。
例如,如果我们在命令行中输入:
```
python myscript.py --no-cuda
```
而当前系统不支持CUDA,则解析后的结果将是:
```
args.no_cuda = True
args.cuda = False
```
这样,我们就可以使用args.cuda来确定是否需要在GPU上运行代码。
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