torch.cuda.amp.autocast

时间: 2023-06-05 07:47:22 浏览: 347
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浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释

torch.cuda.amp.autocast 是 PyTorch 中用于混合精度训练的上下文管理器。它可以自动将输入张量的数据类型转换为半精度（float16），以减少模型训练过程中的内存占用和计算量，并且在计算梯度时可以自动转回单精度（float32）。 使用该上下文管理器时，可以将需要进行混合精度计算的代码块包裹在 autocast() 的上下文中，例如： ``` with torch.cuda.amp.autocast(): # 混合精度计算代码块 ... ``` 在这个上下文中，所有需要进行计算的张量都会自动转换为半精度类型，并且 PyTorch 会在计算梯度时自动将半精度类型转回单精度类型。这样可以在减少计算量的同时保证数值精度的准确性，从而加速模型的训练。
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precated. Please use torch.amp.autocast('cuda', args...) instead. with torch.cuda.amp.autocast(amp)

torch.amp.autocast('cuda', args...) 是为了简化对 Automatic Mixed Precision 的支持，这里的 'cuda' 指定了硬件设备，args 是可选的额外参数，用于配置autocast的行为。它会在计算过程中自动将数据类型转换为半...

FutureWarning: torch.cuda.amp.autocast(args...) is deprecated. Please use torch.amp.autocast('cuda', args...) instead.

在这个例子中，torch.cuda.amp.autocast()函数被标记为过时，并推荐使用torch.amp.autocast('cuda', args...)代替。autocast()是自动混合精度训练（Automatic Mixed Precision, AMP）的一部分，它允许你在保持...

y:362: FutureWarning: torch.cuda.amp.autocast(args...) is deprecated. Please use torch.amp.autocast('cuda', args...) instead.

在你提供的例子中，FutureWarning 警告用户 torch.cuda.amp.autocast(args...) 已经被弃用。 具体到这个警告，它告诉用户在 PyTorch 中使用自动混合精度（Automatic Mixed Precision, AMP）的 autocast 功能...

torch.cuda.amp.autocast()

torch.cuda.amp.autocast()是一个PyTorch库中的函数，在计算机视觉和自然语言处理任务中可以用于自动混合精度运算，它可以自动将低精度的数据转换为高精度的数据进行计算，以提高训练速度和节省内存空间。

what is torch.cuda.amp.autocast in pytorch

Torch.cuda.amp.autocast is a PyTorch feature that provides automatic mixed precision (AMP) training. It allows for faster and more memory-efficient training by using half precision (float16) to ...

ModuleNotFoundError: No module named 'torch.cuda.amp.autocast'

ModuleNotFoundError: No module named 'torch.cuda.amp.autocast'是一个Python错误提示，通常出现在尝试导入PyTorch库中的torch.cuda.amp.autocast模块时。这个模块可能是PyTorch的自动混合精度（Automatic Mixed...

with torch.cuda.amp.autocast(enabled=scaler is not None): loss_dict = model(images, targets) losses = sum(loss for loss in loss_dict.values())

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...

请问，如果我已经调用了from torch.cuda.amp import autocast，还要写torch.set_default_dtype(torch.half if args.float16 else torch.float32)吗？

调用 from torch.cuda.amp import autocast 会启用自动混合精度，这意味着在计算过程中会自动在半精度和浮点数之间切换，以达到加速计算的目的。 而调用 torch.set_default_dtype(torch.half if args.float16 ...

pytorch部分代码如下：train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错：RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1 帮我看看如何修改源代码

m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index....

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.')

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...

def forward(self, x): with torch.no_grad(): with torch.cuda.amp.autocast(enabled=False): x = self.torchfb(x)+1e-6 if self.log_input: x = x.log() x = self.instancenorm(x).unsqueeze(1) x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.bn1(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = x.reshape(x.size()[0],-1,x.size()[-1]) w = self.attention(x) if self.encoder_type == "SAP": x = torch.sum(x * w, dim=2) elif self.encoder_type == "ASP": mu = torch.sum(x * w, dim=2) sg = torch.sqrt( ( torch.sum((x**2) * w, dim=2) - mu**2 ).clamp(min=1e-5) ) x = torch.cat((mu,sg),1) x = x.view(x.size()[0], -1) x = self.fc(x) return x

3. 又使用torch.cuda.amp.autocast(enabled=False)上下文管理器来关闭自动混合精度计算，这是因为该模型在前向计算中使用了FP32精度进行计算，而自动混合精度计算会将计算过程中的浮点数转换为FP16精度，从而可能...

pytorch部分代码如下：train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) target = torch.clamp(target, 0, index.size(1) - 1) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错：RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1 帮我看看如何修改源代码

index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where...

pytorch部分代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s # self.weight = weight if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((x.size(0), 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) # return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() loss = criterion_train(output, targets) # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 # loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, target_a, target_b, lam)) # 计算loss # loss = lam * criterion_train(output, target_a) + (1 - lam) * criterion_train(output, target_b) # 计算 mixup 后的损失函数 scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪，防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() # 否则，直接反向传播求梯度 else: # loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step() 报错：) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 48, in forward output = torch.where(index, x_m, x) RuntimeError: expected scalar type float but found c10::Half

可以尝试将 index 和 index_float 的数据类型都指定为 torch.cuda.FloatTensor。修改代码如下： python index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8).cuda() index_float = index.type(torch.cuda....

pytorch部分代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) 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) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪，防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() # 否则，直接反向传播求梯度 else: loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step() 报错：RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1

这个报错是因为在计算batch_m时，index_float的维度是反过来的，应该将index_...batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) ... 你可以尝试修改后再运行看看是否还会出现报错。

pytorch部分代码如下：train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) 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) 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) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) target = torch.clamp(target, 0, index.size(1) - 1) index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.int64), 1) index = index[:, :x.size(1)] index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错： File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 622, in forward index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.int64), 1) # target.data.view(-1, 1). RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as self tensor 帮我看看如何修改源代码

index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) target = torch.clamp(target, 0, index.size(1) - 1) index = index[:, :x.size(-1)] # 裁剪最后一维 target = target[:, :x.size(-1)] # 裁剪最后一维 index....
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![【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案](https://static.coggle.it/diagram/Wf_r5VcFBgABR93J/thumbnail?mtime=1510053270529) # 摘要 本文首先介绍wc命令的基本使用和功能，旨在为读者提供一个理解文本行、单词、字节统计的基础。随后，深入探讨了wc命令的高级用法，包括对多个文件的统计与比较，与其他工具如grep和awk的结合使用，以及通过管道实现的高效数据处理。文章第三部分关注wc命令的性能优化和实用技巧，包括提升效率的执行方法和解决常见使用问题的策略。最后，文章探索了wc命令的替代工具与功
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python编写一个程序，使得根据输入的起点和终点坐标值计算出坐标方位角

在Python中，我们可以使用Haversine公式来计算两个经纬度之间的方位角。首先，你需要安装`geopy`库，它提供了一个方便的方式来处理地理位置相关的操作。如果你还没有安装，可以使用`pip install geopy`命令。 下面是一个简单的示例程序，用于计算两个点之间的方位角： ```python from math import radians, cos, sin, asin, sqrt from geopy.distance import distance def calculate_bearing(start_point, end_point): # 将坐标转换