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pytorch 使用半精度模型部署的操作

161 次  2021-06-07  分类 : python教程

背景

pytorch作为深度学习的计算框架正得到越来越多的应用.

我们除了在模型训练阶段应用外,最近也把pytorch应用在了部署上.

在部署时,为了减少计算量,可以考虑使用16位浮点模型,而训练时涉及到梯度计算,需要使用32位浮点,这种精度的不一致经过测试,模型性能下降有限,可以接受.

但是推断时计算量可以降低一半,同等计算资源下,并发度可提升近一倍

具体方法

在pytorch中,一般模型定义都继承torch.nn.Moudle,torch.nn.Module基类的half()方法会把所有参数转为16位浮点,所以在模型加载后,调用一下该方法即可达到模型切换的目的.接下来只需要在推断时把input的tensor切换为16位浮点即可

另外还有一个小的trick,在推理过程中模型输出的tensor自然会成为16位浮点,如果需要新创建tensor,最好调用已有tensor的new_zeros,new_full等方法而不是torch.zeros和torch.full,前者可以自动继承已有tensor的类型,这样就不需要到处增加代码判断是使用16位还是32位了,只需要针对input tensor切换.

补充:pytorch 使用amp.autocast半精度加速训练

准备工作

pytorch 1.6+

如何使用autocast?

根据官方提供的方法,

答案就是autocast + GradScaler。

如何在PyTorch中使用自动混合精度?

答案:autocast + GradScaler。

1.autocast

正如前文所说,需要使用torch.cuda.amp模块中的autocast 类。使用也是非常简单的

from torch.cuda.amp import autocast as autocast

# 创建model,默认是torch.FloatTensor
model = Net().cuda()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...)

for input, target in data:
    optimizer.zero_grad()

    # 前向过程(model + loss)开启 autocast
    with autocast():
        output = model(input)
        loss = loss_fn(output, target)

    # 反向传播在autocast上下文之外
    loss.backward()
    optimizer.step()

2.GradScaler

GradScaler就是梯度scaler模块,需要在训练最开始之前实例化一个GradScaler对象。

因此PyTorch中经典的AMP使用方式如下:

from torch.cuda.amp import autocast as autocast

# 创建model,默认是torch.FloatTensor
model = Net().cuda()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...)
# 在训练最开始之前实例化一个GradScaler对象
scaler = GradScaler()

for epoch in epochs:
    for input, target in data:
        optimizer.zero_grad()

        # 前向过程(model + loss)开启 autocast
        with autocast():
            output = model(input)
            loss = loss_fn(output, target)

        scaler.scale(loss).backward()
        scaler.step(optimizer)
        scaler.update()

3.nn.DataParallel

单卡训练的话上面的代码已经够了,亲测在2080ti上能减少至少1/3的显存,至于速度。。。

要是想多卡跑的话仅仅这样还不够,会发现在forward里面的每个结果都还是float32的,怎么办?

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()

    def forward(self, input_data_c1):
     with autocast():
      # code
     return

只要把forward里面的代码用autocast代码块方式运行就好啦!

自动进行autocast的操作

如下操作中tensor会被自动转化为半精度浮点型的torch.HalfTensor:

1、matmul

2、addbmm

3、addmm

4、addmv

5、addr

6、baddbmm

7、bmm

8、chain_matmul

9、conv1d

10、conv2d

11、conv3d

12、conv_transpose1d

13、conv_transpose2d

14、conv_transpose3d

15、linear

16、matmul

17、mm

18、mv

19、prelu

那么只有这些操作才能半精度吗?不是。其他操作比如rnn也可以进行半精度运行,但是需要自己手动,暂时没有提供自动的转换。

来源:python博客 欢迎分享!

本文链接:https://www.94e.cn/info/6895

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