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news 2026/4/6 16:11:22

陕西建设集团招聘信息网站,软文写作平台,怎么把网站放到服务器,哪些网站可以做英语等级试题Autocasting和GradScaler是什么 torch.autocast 是一个上下文管理器，它可以将数据类型从 float32 自动转换为 float16。这可以提高性能，因为 float16 比 float32 更小，因此可以更快地处理。torch.cuda.amp.GradScaler 是一个类，它…

Autocasting和GradScaler是什么

torch.autocast 是一个上下文管理器，它可以将数据类型从 float32 自动转换为 float16。这可以提高性能，因为 float16 比 float32 更小，因此可以更快地处理。
torch.cuda.amp.GradScaler 是一个类，它可以自动缩放梯度，以便在使用混合精度时保持准确性。这很重要，因为使用混合精度时，梯度可能会被缩小，从而导致准确性下降。

bfloat16是什么

BFloat16 (Brain Floating Point)是一种16bit的浮点数格式，动态表达范围和float32是一样的，但是精度低。

动态表达范围是指浮点数可以表示的数值范围。

BFloat16 的精度降低是因为它使用 16 位来存储数据，而 float32 使用 32 位来存储数据。

BFloat16 的名称来自它的开发者，Google Brain。

Autocasting

Autocast 实例可以作为上下文管理器或装饰器，允许您的脚本的部分在混合精度下运行。

autocast 应该只包装您的网络的前向传递，包括损失计算。不推荐在自动转换下进行反向传递。反向操作在与相应的正向操作相同的类型下运行。

# Creates model and optimizer in default precision
model = Net().cuda()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...)for input, target in data:optimizer.zero_grad()# Enables autocasting for the forward pass (model + loss)with autocast():output = model(input)loss = loss_fn(output, target)# Exits the context manager before backward()loss.backward()optimizer.step()

在自动转换启用区域中生成的浮点张量可能为 float16

# Creates some tensors in default dtype (here assumed to be float32)
a_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda")
b_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda")
c_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda")
d_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda")with autocast():# torch.mm is on autocast's list of ops that should run in float16.# Inputs are float32, but the op runs in float16 and produces float16 output.# No manual casts are required.e_float16 = torch.mm(a_float32, b_float32)# Also handles mixed input typesf_float16 = torch.mm(d_float32, e_float16)# After exiting autocast, calls f_float16.float() to use with d_float32
g_float32 = torch.mm(d_float32, f_float16.float())

autocast(enabled=False)

# Creates some tensors in default dtype (here assumed to be float32)
a_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda")
b_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda")
c_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda")
d_float32 = torch.rand((8, 8), device="cuda")with autocast():e_float16 = torch.mm(a_float32, b_float32)with autocast(enabled=False):# Calls e_float16.float() to ensure float32 execution# (necessary because e_float16 was created in an autocasted region)f_float32 = torch.mm(c_float32, e_float16.float())# No manual casts are required when re-entering the autocast-enabled region.# torch.mm again runs in float16 and produces float16 output, regardless of input types.g_float16 = torch.mm(d_float32, f_float32)

GradScaler

如果特定操作的前向传递具有 float16 输入，则该操作的反向传递将生成 float16 梯度。

小幅度梯度值可能无法表示为 float16。这些值将刷新为零（“下溢”），因此相应参数的更新将丢失。

为了防止下溢，梯度缩放会将网络的损失乘以一个缩放因子，并在缩放的损失上调用反向传递。然后，通过网络流回的梯度将按相同的因子进行缩放。换句话说，梯度值具有更大的幅度，因此不会刷新为零。

在优化器更新参数之前，应先unscaled每个参数的梯度，以便缩放因子不会干扰学习率。

import torch
from torch import nn, optim# Creates model and optimizer in default precision
model = Net().cuda()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...)# Creates a gradient scale object
scale = torch.cuda.amp.GradScaler()for input, target in data:optimizer.zero_grad()# Enables autocasting for the forward pass (model + loss)with autocast():output = model(input)loss = loss_fn(output, target)# Scales the loss before backward()scale.scale(loss).backward()# Unscales the gradients after backward()scale.step(optimizer)scale.update()