pytorch手动实现混合精度训练,不使用autocast
时间: 2024-12-16 22:14:13 浏览: 6
使用 PyTorchTensorFlow 实现并训练 VGGNet 进行 MNIST 分类
PyTorch 中手动实现混合精度训练(Mixed Precision Training)通常涉及到使用 `torch.cuda.amp` 库,即使不直接使用 `autocast`(自动半精度模式)。以下是手动设置混合精度训练的基本步骤:
1. **安装依赖**:
确保已经安装了 torch-amp 和 torchvision (如果需要图像处理的话)。
2. **导入模块**:
```python
from torch import nn
from torch.cuda.amp import GradScaler
```
3. **创建模型、优化器和学习率调整器**:
```
model = ... # 创建你的模型
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
scaler = GradScaler() # 初始化梯度缩放器
```
4. **启用半精度计算**:
在每个训练迭代之前,将模型转换到半精度 (`half`) 并开启梯度积累。然后,在前向传播过程中,不直接使用 `model()` 而是通过 `with autocast()` 或者手动转换:
```python
def train_step(data):
with autocast(): # 使用 PyTorch 自动半精度
output = model(data)
loss = criterion(output, labels)
# 或者手动转换
# output = model(data).half()
# loss = criterion(output.half(), labels.float())
scaler.scale(loss).backward() # 计算梯度并缩放
# 每 N 步调一次梯度
if (step + 1) % accumulation_steps == 0 or step + 1 == total_steps:
scaler.step(optimizer)
scaler.update() # 更新缩放因子
optimizer.zero_grad(set_to_none=True) # 清空梯度
```
5. **关闭半精度**:
当前操作结束后,记得关闭半精度环境:
```python
model.train().to(torch.float) # 回到浮点精度
```
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