pytorch amp混合精度训练
时间: 2023-06-28 19:12:56 浏览: 81
PyTorch AMP(Automatic Mixed Precision)是一种用于深度学习模型训练的加速技术,它可以将低精度的计算操作与高精度的计算操作混合使用,从而在保持模型精度的同时提高训练速度和减少显存占用。具体来说,PyTorch AMP 使用了 NVIDIA Apex 库中的混合精度训练技术,将一些计算操作转换为 FP16(半精度浮点数)格式,从而减少计算和存储的需求。
实现 PyTorch AMP 混合精度训练的步骤如下:
1. 引入必要的库和模块:
```python
import torch
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
```
2. 定义模型和优化器:
```python
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)
```
3. 定义混合精度训练相关的参数:
```python
scaler = GradScaler()
```
4. 在训练过程中使用 autocast 和 GradScaler 完成混合精度训练:
```python
for data, target in train_loader:
# 将数据和目标值转换为合适的类型
data, target = data.to(device), target.to(device)
# 使用 autocast 进行前向计算和反向传播
with autocast():
output = model(data)
loss = loss_function(output, target)
# 使用 GradScaler 进行梯度缩放和反向传播
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
# 清空梯度
optimizer.zero_grad()
```
在上面的代码中,autocast 用于自动将一些计算操作转换为 FP16 格式,从而提高训练速度;GradScaler 用于梯度缩放和反向传播,确保在低精度的计算下仍能保持模型精度。
需要注意的是,不是所有的计算操作都能够使用 FP16 格式,一些数值较大的计算操作可能会出现溢出等问题。因此,在使用 PyTorch AMP 进行混合精度训练时,需要仔细选择转换的计算操作,并且进行必要的检查和调整。