Pytorch的AutomaticMixedPrecision混合精度训练和部署如何实现？

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在默认情况下，大多数深度学习框架（如PyTorch）都采用32位浮点数进行训练。自动混合精度（AMP，Automatic Mixed Precision）技术可以在神经网络训练过程中，在默认设置下自动使用32位和16位浮点数，从而提高计算效率并减少内存使用。

前言默认情况下，大多数深度学习框架（比如pytorch）都采用32位浮点算法进行训练。AutomaticMixedPrecision（AMP,自动混合精度）可以在神经网络训练过程中

前言

默认情况下，大多数深度学习框架（比如 pytorch）都采用 32 位浮点算法进行训练。Automatic Mixed Precision（AMP, 自动混合精度）可以在神经网络训练过程中，针对不同的层，采用不同的数据精度进行计算，从而实现节省显存和加快速度的目的。

Pytorch AMP 是从 1.6.0 版本开始的，在此之前借助 NVIDIA 的 apex 可以实现 amp 功能。Pytorch 的 AMP 其实是从 apex 简化而来的，和 apex 的 O1 相当。（比如：前面我们提及过的小目标识别实现 github.com/ChenhongyiYang/QueryDet-PyTorch源代码就是如此）

AMP 里面的 Mixed 的方式很多，但是这里仅仅讨论 Fp16 和 Fp32 的混合。AMP 的使用比较简单，这里重点介绍 AMP 的原理。更多信息可以好好看看 官方文档。

1、浮点数据类型

浮点数据类型主要分为双精度（Fp64）、单精度（Fp32）、半精度（FP16）。在神经网络模型的训练过程中，一般默认采用单精度（FP32）浮点数据类型，来表示网络模型权重和其他参数。在了解混合精度训练之前，这里简单了解浮点数据类型。