标签：缩放 下溢 GradScaler 16 梯度 torch 浮点 amp es

梯度缩放
如果特定op的正向传递具有浮点16输入，则该op的反向传递将产生浮点16梯度。具有小幅度的梯度值可能无法在浮点16中表示。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"将网络的损失（es）乘以比例因子，并调用缩放损失（es）的反向传递。然后，通过网络向后流动的梯度将按相同的系数缩放。换句话说，梯度值的幅度更大，因此它们不会刷新为零。
在优化器更新参数之前，每个参数的梯度（.grad属性）都应取消缩放，因此缩放因子不会干扰学习速率。

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来源： https://www.cnblogs.com/pyclq/p/15439159.html

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