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自动混合精度训练(Automatic Mixed Precision, AMP)

是一种训练技巧,它通过使用不同精度的数值(通常是16位浮动精度和32位浮动精度)来加速深度学习模型的训练,同时减少内存使用,而不显著影响模型的准确性。 具体来说,AMP的核心思想是:

1. 32位精度(FP32):传统的浮动精度训练使用32位浮动精度表示数据和计算。这种精度可以提供足够的数值范围和精度,但它的计算和内存开销较大。

2. 16位精度(FP16):16位浮动精度有更小的数值范围和较低的内存需求,但它可能导致数值不稳定,尤其在模型训练过程中,当梯度值变得非常小或非常大时,可能会引起精度损失。

自动混合精度(AMP) 的关键是:

在训练过程中,自动选择使用16位精度(FP16)进行计算,而不是全程使用32位(FP32)。具体来说:对于梯度计算和权重更新等过程,使用32位精度,以保持稳定性和精度。 而对于前向传播和反向传播过程中的其他部分,可以使用16位精度,这样可以加速训练过程,同时减少内存消耗。

AMP的优点:

  • 加速训练:16位精度相比32位精度需要更少的内存带宽和存储空间,能够提高计算效率。
  • 节省显存:使用16位精度的计算可以显著减少显存的使用,使得可以训练更大的模型或者增加更大的batch size。
  • 几乎不影响精度:通过自动调整精度,AMP在大多数情况下能够保持与全32位精度训练相近的模型精度。

 

http://www.dtcms.com/wzjs/38106.html

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