PyTorch 混合精度训练

混合精度训练是 PyTorch 中一种提高模型训练速度和减少内存消耗的技术。通过使用半精度浮点数（FP16）进行计算，同时保留全精度浮点数（FP32）的精度，可以有效地加速训练过程。

混合精度训练的优势

提高训练速度：FP16 计算速度比 FP32 快，可以加快模型训练速度。
减少内存消耗：FP16 计算所需的内存比 FP32 少，可以减少显存占用。
保持精度：虽然使用 FP16，但可以通过一定的技巧保持模型精度。

实现方法

PyTorch 提供了 torch.cuda.amp 模块来实现混合精度训练。以下是一个简单的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler

# 定义模型
model = nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 混合精度训练
scaler = GradScaler()

for data, target in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    
    with autocast():
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
    
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

扩展阅读