amp_autocast = suppress # do nothing loss_scaler = None if use_amp == 'apex': model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level='O1') loss_scaler = ApexScaler() if args.local_rank == 0: _logger.info('Using NVIDIA APEX AMP. Training in mixed precision.') elif use_amp == 'native': amp_autocast = torch.cuda.amp.autocast loss_scaler = NativeScaler() if args.local_rank == 0: _logger.info('Using native Torch AMP. Training in mixed precision.') else: if args.local_rank == 0: _logger.info('AMP not enabled. Training in float32.')
时间: 2024-04-11 13:29:53 浏览: 26
这段代码是用于在训练过程中启用混合精度训练(Mixed Precision Training),以提高模型训练的速度和效率。
首先,代码定义了一个变量amp_autocast并将其初始化为suppress,表示不进行任何操作。
接下来,代码根据使用的混合精度训练库(use_amp参数)进行条件判断。如果使用的是Apex库(use_amp='apex'),则调用apex库的amp.initialize方法将模型和优化器初始化为支持混合精度训练的形式(opt_level='O1')。同时,创建一个ApexScaler对象用于缩放损失值。如果使用的是native Torch AMP库(use_amp='native'),则将amp_autocast设为torch.cuda.amp.autocast用于混合精度训练,并创建一个NativeScaler对象用于缩放损失值。
最后,如果没有启用混合精度训练(use_amp参数不是'apex'或'native'),则输出提示信息指示未启用混合精度训练。
需要注意的是,混合精度训练可以在保持较高精度的同时减少内存使用和计算开销,但也可能导致一些数值不稳定的问题。因此,在使用混合精度训练时需要谨慎处理梯度缩放和数据类型转换,并进行适当的验证和调试。
相关问题
with torch.cuda.amp.autocast(enabled=scaler is not None): loss_dict = model(images, targets) losses = sum(loss for loss in loss_dict.values())
这段代码使用了PyTorch的自动混合精度(Automatic Mixed Precision,AMP)功能来加速模型训练,并计算了模型的损失值。
在代码中的`with torch.cuda.amp.autocast(enabled=scaler is not None):`语句块中,启用了AMP的自动混合精度功能。AMP允许在保持数值精度的同时,使用更低的计算精度(如半精度浮点数)来加速深度学习模型的训练过程。
在该语句块内部,模型的前向传播过程`model(images, targets)`会被自动转换为使用混合精度进行计算。这样可以减少计算量和内存使用,并提高训练速度。
接下来,`loss_dict = model(images, targets)`将模型的输出传递给损失函数,计算出一个包含多个损失项的字典`loss_dict`。
最后一行代码`losses = sum(loss for loss in loss_dict.values())`对损失字典中的所有损失项进行求和,得到总的损失值`losses`。这个总的损失值通常用于反向传播和更新模型参数。
需要注意的是,上述代码片段中的`scaler`变量没有给出具体定义,它通常是一个PyTorch的混合精度缩放器(scaler)对象,在使用AMP进行混合精度训练时用于动态缩放梯度值。
如果还有其他问题,请随时提问。
帮我用pytorch代码实现在模型中使用LDAMLoss损失函数, 数据集读取代码如下: dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) , mixup数据增强代码如下: mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 训练过程部分代码如下: for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) samples, targets = mixup_fn(data, target) loss output = model(samples) optimizer.zero_grad() if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) scaler.scale(loss).backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) scaler.step(optimizer) scaler scaler.update() else: loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step()
首先,需要安装LDAM-loss的pytorch实现,可以通过以下代码进行安装:
```python
!pip install ldam
```
然后,在训练过程中,需要进行以下步骤:
1. 定义LDAM-loss函数:
```python
from ldam import LDAMLoss
criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=[...], max_m=0.5, s=30)
```
其中,`cls_num_list`是每个类别的样本数目,`max_m`是最大的margin值,`s`是缩放因子。
2. 计算输出并计算损失函数:
```python
loss_output = model(samples)
loss = criterion_train(loss_output, targets)
```
3. 反向传播和梯度更新:
```python
optimizer.zero_grad()
if use_amp:
with torch.cuda.amp.autocast():
scaler.scale(loss).backward()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD)
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
else:
loss.backward()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD)
optimizer.step()
```
注意,LDAM-loss函数需要在构建模型之前计算每个类别的样本数目,并且在训练过程中需要使用这些信息。可以通过以下代码计算每个类别的样本数目:
```python
import numpy as np
cls_num_list = np.zeros(classes)
for _, label in train_loader.dataset:
cls_num_list[label] += 1
```
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