amp.autocast()函数的用法
时间: 2024-05-10 22:18:34 浏览: 10
`amp.autocast()`是PyTorch中用于自动混合精度训练的一个上下文管理器。它可以将部分计算转换为低精度的float16或bfloat16进行计算,从而在减少内存消耗的同时加速训练。它的用法如下:
```python
with torch.cuda.amp.autocast():
# 执行需要混合精度计算的操作
```
使用`with`语句将需要混合精度计算的操作包裹起来。在该上下文管理器内,所有使用`torch.Tensor`类型的计算都会被自动转换为相应的低精度类型。在上下文管理器外部,则会使用默认的float32类型。例如:
```python
import torch
x = torch.randn(2, 3).cuda()
# 创建一个需要混合精度计算的模型
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(3, 1)
def forward(self, x):
x = self.linear(x)
return x
model = MyModel().cuda()
# 创建一个optimizer
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 创建一个loss函数
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
# 进行训练
for i in range(10):
optimizer.zero_grad()
with torch.cuda.amp.autocast():
y = model(x)
loss = loss_fn(y, torch.ones(2, 1).cuda())
loss.backward()
optimizer.step()
print(loss)
```
在这个例子中,我们使用了`amp.autocast()`上下文管理器将模型的前向传播和loss函数的计算转换为float16类型的计算,从而加速了训练。同时,我们还需要注意到,在backward()函数中,梯度计算是以float32类型进行的,以防止精度损失影响训练效果。
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