loss scale
时间: 2024-02-10 20:07:51 浏览: 28
损失缩放(Loss Scaling)是一种在使用混合精度训练时,为了缓解数值下溢问题而采用的一种技术。在混合精度训练中,我们通常使用FP16(半精度浮点数)来存储模型参数和梯度,以减少内存占用和加速计算。但是,由于FP16的动态范围较小,当梯度值过小时,会出现数值下溢的情况,导致梯度无法更新。因此,我们需要对损失值进行缩放,使其在FP16的动态范围内,从而避免数值下溢问题。
下面是一个使用PyTorch实现损失缩放的例子:
```python
import torch.nn.utils.gradscale_autograd as gradscale
# 定义损失函数
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失值
outputs = model(inputs)
loss = loss_fn(outputs, labels)
# 计算缩放因子
scale_factor = gradscale.get_scale_factor()
# 进行损失缩放
loss = loss / scale_factor
# 计算梯度
grad_loss = torch.autograd.grad(loss, model.parameters(), retain_graph=True)
# 进行反向传播和优化器更新
optimizer.step()
```
动态损失缩放(Dynamic Loss Scaling)是一种更加高级的损失缩放技术,它可以根据梯度值的大小动态地调整缩放因子,从而更好地缓解数值下溢问题。具体来说,当梯度值过小导致数值下溢时,动态损失缩放会减小缩放因子,从而增加梯度值;当梯度值过大导致数值上溢时,动态损失缩放会增加缩放因子,从而减小梯度值。这样可以在不引起溢出的情况下,使用最高的缩放因子,更好地恢复精度。