如何在不引发警告的情况下更新混合精度训练代码？

在不引发警告的情况下更新混合精度（AMP）训练代码，你需要将旧的`torch.cuda.amp.autocast()`调用更改为`torch.amp.autocast('cuda', ...)`。具体步骤如下：

1. **导入正确的模块**：确保已经正确导入了`torch.cuda.amp`而不是`torch.amp`，因为后者包含了`autocast`功能。

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler

2. **创建GradScaler对象**：如果之前有使用GradScaler，也需要相应地更新它。

scaler = GradScaler()

3. **启用混合精度**：在计算密集部分使用`autocast`上下文管理器，并传递设备类型为'cuda'。

with autocast('cuda'):
    # 训练代码块
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input)
    loss = criterion(output, target)
    scaler.scale(loss).backward()  # 使用grad scaler处理梯度
    scaler.step(optimizer)       # 应用优化器
    scaler.update()             # 更新梯度缩放器状态

通过这种方式，你可以消除关于`torch.cuda.amp.autocast()`的未来警告，并保持兼容性。