tensorflow2.5 混合精度训练

TensorFlow 2.5 中的混合精度训练可以通过使用 tf.keras.mixed_precision API 来实现。混合精度训练可以加快训练速度，同时减少 GPU 内存的使用。

要使用混合精度训练，需要先将模型的 dtype 设置为 float16，然后使用 tf.keras.mixed_precision.experimental.set_policy() 函数来设置混合精度策略。

以下是一个使用混合精度训练的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision

# 设置混合精度策略
policy = mixed_precision.Policy('mixed_float16')
mixed_precision.set_policy(policy)

# 构建模型
model = keras.Sequential([
    layers.Dense(64, input_shape=(32,), activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
], dtype='float16')

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape((60000, 28 * 28)).astype('float16') / 255
test_images = test_images.reshape((10000, 28 * 28)).astype('float16') / 255

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

在上面的示例中，我们先设置混合精度策略，然后构建模型时将 dtype 设置为 float16，编译模型时指定优化器、损失函数和评估指标，最后使用 fit() 函数训练模型。