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解读torch.cuda.amp自动混合精度训练之节省显存并加快推理速度

 更新时间：2023年08月03日 16:56:37   作者：Code_demon  
这篇文章主要介绍了torch.cuda.amp自动混合精度训练之节省显存并加快推理速度问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

1、什么是amp?

amp：Automatic mixed precision，自动混合精度，可以在神经网络推理过程中，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。

自动混合精度的关键词有两个：自动、混合精度。

这是由PyTorch 1.6的torch.cuda.amp模块带来的：

from torch.cuda import amp

混合精度预示着有不止一种精度的Tensor，那在PyTorch的AMP模块里是几种呢？

2种：torch.FloatTensor（浮点型 32位）和torch.HalfTensor（半精度浮点型 16位）；

自动预示着Tensor的dtype类型会自动变化，也就是框架按需自动调整tensor的dtype（其实不是完全自动，有些地方还是需要手工干预）；

注意

  • torch.cuda.amp 的名字意味着这个功能只能在cuda上使用。
  • torch默认的tensor精度类型是torch.FloatTensor

2、为什么需要自动混合精度（amp）？

也可以这么问：为什么需要自动混合精度，也就是torch.FloatTensor和torch.HalfTensor的混合，而不全是torch.FloatTensor？或者全是torch.HalfTensor？

原因：

在某些上下文中torch.FloatTensor有优势，在某些上下文中torch.HalfTensor有优势。

torch.HalfTensor

  • torch.HalfTensor的优势就是存储小、计算快、更好的利用CUDA设备的Tensor Core。因此训练的时候可以减少显存的占用（可以增加batchsize了），同时训练速度更快；
  • torch.HalfTensor的劣势就是：数值范围小（更容易Overflow / Underflow）、舍入误差（Rounding Error，导致一些微小的梯度信息达不到16bit精度的最低分辨率，从而丢失）。

可见，当有优势的时候就用torch.HalfTensor，而为了消除torch.HalfTensor的劣势，我们带来了两种解决方案：

  • 梯度scale，这正是上一小节中提到的torch.cuda.amp.GradScaler，通过放大loss的值来防止梯度消失underflow（这只是BP的时候传递梯度信息使用，真正更新权重的时候还是要把放大的梯度再unscale回去）
  • 回落到torch.FloatTensor，这就是混合一词的由来。那怎么知道什么时候用torch.FloatTensor，什么时候用半精度浮点型呢？这是PyTorch框架决定的，AMP上下文中，一些常用的操作中tensor会被自动转化为半精度浮点型的torch.HalfTensor（如：conv1d、conv2d、conv3d、linear、prelu等）

3、如何在PyTorch中使用自动混合精度？

答案是 autocast + GradScaler

3.1 autocast

使用torch.cuda.amp模块中的autocast 类。

from torch.cuda import amp
# 创建model，默认是torch.FloatTensor
model = Net().cuda()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...)
# 判断能否使用自动混合精度
enable_amp = True if "cuda" in device.type else False
for input, target in data:
    optimizer.zero_grad()
    # 前向过程(model + loss)开启 autocast
    with amp.autocast(enabled=enable_amp):
        output = model(input)
        loss = loss_fn(output, target)
    # 反向传播在autocast上下文之外
    loss.backward()
    optimizer.step()

注意

  • 当进入autocast，自动将torch.FloatTensor类型转化为torch.HalfTensor，而不需要手动设置model.half()/input.half，框架会自动做，这也是自动混合精度中“自动”一词的由来。
  • autocast上下文应该只包含网络的前向过程（包括loss的计算），而不要包含反向传播。

3.2、GradScaler

这里GradScaler就是第二小节中提到的梯度scaler模块，需要在训练最开始之前使用amp.GradScaler实例化一个GradScaler对象。

from torch.cuda import amp
# 创建model，默认是torch.FloatTensor
model = Net().cuda()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...)
# 判断能否使用自动混合精度
enable_amp = True if "cuda" in device.type else False
# 在训练最开始之前实例化一个GradScaler对象
scaler = amp.GradScaler(enabled=enable_amp)
for epoch in epochs:
    for input, target in data:
        optimizer.zero_grad()
        # 前向过程(model + loss)开启 autocast
        with amp.autocast(enabled=enable_amp):
            output = model(input)
            loss = loss_fn(output, target)
        # 1、Scales loss.  先将梯度放大 防止梯度消失
        scaler.scale(loss).backward()
        # 2、scaler.step()   再把梯度的值unscale回来.
        # 如果梯度的值不是 infs 或者 NaNs, 那么调用optimizer.step()来更新权重,
        # 否则，忽略step调用，从而保证权重不更新（不被破坏）
        scaler.step(optimizer)
        # 3、准备着，看是否要增大scaler
        scaler.update()
        # 正常更新权重
        optimizer.zero_grad()

scaler的大小在每次迭代中动态的估计，为了尽可能的减少梯度underflow，scaler应该更大；但是如果太大的话，半精度浮点型的tensor又容易overflow（变成inf或者NaN）。

所以动态估计的原理就是在不出现inf或者NaN梯度值的情况下尽可能的增大scaler的值——在每次scaler.step(optimizer)中，都会检查是否又inf或NaN的梯度出现：

  • 如果出现了inf或者NaN，scaler.step(optimizer)会忽略此次的权重更新（optimizer.step() )，并且将scaler的大小缩小（乘上backoff_factor）；
  • 如果没有出现inf或者NaN，那么权重正常更新，并且当连续多次（growth_interval指定）没有出现inf或者NaN，则scaler.update()会将scaler的大小增加（乘上growth_factor）。

注意

再强调一点，amp只能在GPU环境下使用，因为一来amp是写在torch.cuda中的函数，而且amp的中的 amp.GradScaler和amp.autocast函数构造是这样的：

amp.GradScaler：

    def __init__(self,
                 init_scale=2.**16,
                 growth_factor=2.0,
                 backoff_factor=0.5,
                 growth_interval=2000,
                 enabled=True):
        if enabled and not torch.cuda.is_available():
            warnings.warn("torch.cuda.amp.GradScaler is enabled, but CUDA is not available.  Disabling.")
            self._enabled = False
        else:
            self._enabled = enabled

amp.autocast：

 def __init__(self, enabled=True):
        if enabled and not torch.cuda.is_available():
            warnings.warn("torch.cuda.amp.autocast only affects CUDA ops, but CUDA is not available.  Disabling.")
            self._enabled = False
        else:
            self._enabled = enabled

4、多GPU训练

单卡训练的话上面的代码已经够了。

要是想多卡跑的话仅仅这样还不够，会发现在forward里面的每个结果都还是float32的，怎么办？

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
    def forward(self, input_data_c1):
    	with autocast():
    		# code
    	return

只要把model中的forward里面的代码用autocast代码块方式运行就好了。

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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