混合精度训练

混合精度训练（AMP）mmcv/runner/fp16_utils.py1、nn.Moudule的fp16_enabled属性，全局控制是否进行fp16的转换；2、apply_to参数，控制哪些forward参数进行fp16的转换；3、out_fp32控制，是否对输出转为fp32，默认不转

pytorch分布式数据训练结合学习率周期及混合精度如下提供示例代码，经过官网查阅验证的。原始代码由百度文心一言提供。问题：pytorch 分布式数据并行与学习率周期和混合精度训练的示例代码该问题分别问了（当前2023年10月16日）百度文心一言，google bard,科大讯飞星火，chatgpt4,bing。目前看来只有文心给出最接近正确答案。当前版本 pythorch 2.0.1。关于混精 torch.cuda.amp.autocast(args...)`` is equivalent to ``torch.autocast("cuda", ar

【分布式训练】基于Pytorch的分布式数据并行训练加速神经网络训练的最简单方法是使用GPU，它在神经网络中常见的计算类型（矩阵乘法和加法）上提供了比CPU更大的加速。随着模型或数据集变得越来越大，一个GPU很快就会变得不足。例如，像BERT和GPT-2这样的大型语言模型是在数百个GPU上训练的。要执行多GPU训练，我们必须有一种方法在不同的GPU之间分割模型和数据，并协调训练。