一、什么是混合精度训练

在pytorch的tensor中，默认的类型是float32，神经网络训练过程中，网络权重以及其他参数，默认都是float32，即单精度，为了节省内存，部分操作使用float16，即半精度，训练过程既有float32，又有float16，因此叫混合精度训练。

二、如何进行混合精度训练

pytorch中是自动混合精度训练，使用 torch.cuda.amp.autocast 和 torch.cuda.amp.GradScaler 这两个模块。
torch.cuda.amp.autocast：在选择的区域中自动进行数据精度之间的转换，即提高了运算效率，又保证了网络的性能。
torch.cuda.amp.GradScaler：来解决数据溢出问题，即数据溢出问题：Overflow / Underflow

# Creates model and optimizer in default precision
model = Net().cuda()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), ...)

# Creates a GradScaler once at the beginning of training.
scaler = GradScaler()

for epoch in epochs:
    for input, target in data:
        optimizer.zero_grad()

        # Runs the forward pass with autocasting.
        with autocast():
            output = model(input)
            loss = loss_fn(output, target)

        # Scales loss.  Calls backward() on scaled loss to create scaled gradients.
        # Backward passes under autocast are not recommended.
        # Backward ops run in the same dtype autocast chose for corresponding forward ops.
        scaler.scale(loss).backward()

        # scaler.step() first unscales the gradients of the optimizer's assigned params.
        # If these gradients do not contain infs or NaNs, optimizer.step() is then called,
        # otherwise, optimizer.step() is skipped.
        scaler.step(optimizer)

        # Updates the scale for next iteration.
        scaler.update()
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三、哪些运算操作可以自动转换，哪些不可以

首先：只有 CUDA 操作有资格进行自动转换

下面这些操作可以自动转换为float16:

matmul, addbmm, addmm, addmv, addr, baddbmm, bmm, chain_matmul, multi_dot, conv1d, conv2d, conv3d, conv_transpose1d, conv_transpose2d, conv_transpose3d, GRUCell, linear, LSTMCell, matmul, mm, mv, prelu, RNNCell

下面这些操作可以自动转换为float32:
pow, rdiv, rpow, rtruediv, acos, asin, binary_cross_entropy_with_logits, cosh, cosine_embedding_loss, cdist, cosine_similarity, cross_entropy, cumprod, cumsum, dist, erfinv, exp, expm1, group_norm, hinge_embedding_loss, kl_div, l1_loss, layer_norm, log, log_softmax, log10, log1p, log2, margin_ranking_loss, mse_loss, multilabel_margin_loss, multi_margin_loss, nll_loss, norm, normalize, pdist, poisson_nll_loss, pow, prod, reciprocal, rsqrt, sinh, smooth_l1_loss, soft_margin_loss, softmax, softmin, softplus, sum, renorm, tan, triplet_margin_loss

有些操作并没有指定是float16还是float32，但是需要输入的数据类型一致，如果所有的输入都是float16，操作就是在float16中进行，如果输入中的任何一个是float32，操作就是在float32中进行。

四、遇到不能自动转换的操作怎么办

例如下面这句代码，在自动转换的区域，where操作中，tensor phi是float16，但是cosine是float32，where操作没有自动转换的能力，因此就会出现数据类型匹配，报错！
注意：下面的代码在非混合精度训练中，没有问题，因为所有生成的Tensor数据都是float32类型

phi = torch.where(cosine > self.th, phi, cosine - self.mm)
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把上面一句代码改为下面的代码就可以了

phi = torch.where(cosine.to(dtype=phi.dtype) > self.th, phi, cosine.to(dtype=phi.dtype) - self.mm)
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