Pytorch半精度浮點型網路訓練問題
用Pytorch1.0進行半精度浮點型網路訓練需要注意下問題：
1、網路要在GPU上跑，模型和輸入樣本資料都要cuda().half()
2、模型引數轉換為half型，不必索引到每層，直接model.cuda().half()即可
3、對於半精度模型，優化演算法，Adam我在使用過程中，在某些引數的梯度為0的時候，更新權重後，梯度為零的權重變成了NAN，這非常奇怪，但是Adam演算法對於全精度資料型別卻沒有這個問題。
另外，SGD演算法對於半精度和全精度計算均沒有問題。
還有一個問題是不知道是不是網路結構比較小的原因，使用半精度的訓練速度還沒有全精度快。這個值得後續進一步探索。
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