yolov5中amp
时间: 2024-12-31 15:28:18 浏览: 185
### 使用自动混合精度 (AMP) 进行 YOLOv5 训练
#### 启用 AMP 的准备工作
为了在 PyTorch 中启用自动混合精度训练,在 PyTorch 1.6 及以上版本中可以直接利用 `torch.cuda.amp` 而无需依赖外部库如 NVIDIA Apex[^2]。
#### 修改训练脚本以支持 AMP
要在 YOLOv5 中应用 AMP,需调整训练循环部分代码如下:
```python
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()
for data, target in train_loader:
optimizer.zero_grad()
with autocast(): # 开启自动混合精度上下文管理器
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
scaler.scale(loss).backward() # 将损失缩放后反向传播
scaler.step(optimizer) # 更新参数并防止梯度爆炸
scaler.update() # 准备下一次迭代的比例因子
```
上述代码片段展示了如何通过引入 `autocast()` 上下文管理和 `GradScaler` 来实现模型训练过程中的自动混合精度优化。这不仅简化了编码工作量,还提高了 GPU 利用效率以及加速收敛速度,特别是对于配备 Tensor Core 的硬件而言效果更为显著[^3]。
#### 配置文件设置
除了修改 Python 代码外,还需要确保配置文件(通常是 YAML 或者 JSON 文件)里有关于 FP16 类型的支持选项被正确开启。例如,在某些情况下可能需要指定权重初始化方式或其他超参调节来适应新的数值表示形式。
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