自动混合精度(AMP)介绍与使用【Pytorch】

文章目录

1 前言
2 Mixed Precision Training
3 torch自动混合精度(AMP)介绍与使用
4 torch1.6及以上版本

1 前言

pytorch从1.6版本开始，已经内置了torch.cuda.amp，采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库。

使用精度低于32位浮点的数值格式有许多好处。首先，它们需要更少的内存，从而能够训练和部署更大的神经网络。其次，它们需要较少的内存带宽，从而加快数据传输操作。第三，数学运算在降低精度方面运行得更快，特别是在具有TensorCore支持的GPU上。混合精度训练（Mixed Precision Training）实现了所有这些好处，同时确保与完全精度训练相比，不会丢失特定任务的准确性。它这样做的方法是识别需要完全精度的步骤，只对这些步骤使用32位浮点，而在其他地方使用16位浮点。

2 Mixed Precision Training

使用Mixed Precision Training需要两个步骤：
1、在适当的情况下移植模型以使用FP16数据类型。
2、增加损失缩放以保持较小的梯度值。
以低精度（如FP16）训练深度神

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