前言： 本篇博文主要介绍Apex的安装和使用教程（一款基于 PyTorch 的混合精度训练加速神器）

win 10系统下安装NVIDIA apex

1. 首先在github下载源码https://github.com/NVIDIA/apex 到本地文件夹
2. 打开cmd命令窗口，切换到apex所在的文件夹
3. 使用命令：python setup.py install 即可完成安装

注意事项： 可能会出现的问题：
setuptools有ModuleNotFoundError→更新setuptools

pip install --upgrade setuptools

linux系统下安装NVIDIA apex

安装操作如下所示：

$ git clone https://github.com/NVIDIA/apex
$ cd apex
$ pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./

Apex的使用教程（PyTorch实现）

首先，Apex是一款由Nvidia开发的基于PyTorch的混合精度训练加速神器，最近Apex更新了API，可以用短短三行代码就能实现不同程度的混合精度加速，训练时间直接缩小一半。可以让你瞬间获得双倍训练速度的快感！想想是是不是很激动。话不多说，直接上代码展示：

PyTorch实现不同程度的混合精度加速:

from apex import amp
model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level="O1") # 这里是“欧一”，不是“零一”
with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:
    scaled_loss.backward()

上述几行代码即可实现混合精度加速。如果你不愿意花时间深入了解，读到这基本就可以直接使用起来了。但是如果你希望对FP16和Apex有更深入的了解，下面是一些理论部分的详细讲解：

FP16：半精度浮点数

半精度浮点数是一种计算机使用的二进制浮点数数据类型，使用2字节（16位）存储。

FP16的优点：

1. 减少显存占用 现在模型越来越大当你使用Bert这一类的预训练模型时，往往显存就被模型及模型计算占去大半，当想要使用更大的Batch Size的时候会显得捉襟见肘。由于FP16的内存占用只有FP32的一半，自然地就可以帮助训练过程节省一半的显存空间。
2. 加快训练和推断的计算 与普通的空间时间Trade-off的加速方法不同，FP16除了能节约内存，还能同时节省模型的训练时间。在大部分的测试中，基于FP16的加速方法能够给模型训练带来多一倍的加速体验（爽感类似于两倍速看肥皂剧）。
3. 张量核心的普及 硬件的发展同样也推动着模型计算的加速，随着Nvidia张量核心（Tensor Core）的普及，16bit计算也一步步走向成熟，低精度计算也是未来深度学习的一个重要趋势，再不学习就out啦。

FP16的缺点：量化误差
这个部分是整个博客最重要的理论核心。 讲了这么多FP16的好处，那么使用FP16的时候有没有什么问题呢？当然有。FP16带来的问题主要有两个：1. 溢出错误；2. 舍入误差。

解决问题的办法：混合精度训练+动态损失放大

1. 混合精度训练（Mixed Precision） 混合精度训练的精髓在于“在内存中用FP16做储存和乘法从而加速计算，用FP32做累加避免舍入误差”。混合精度训练的策略有效地缓解了舍入误差的问题。
2. 损失放大（Loss Scaling） 即使用了混合精度训练，还是会存在无法收敛的情况，原因是激活梯度的值太小，造成了下溢出（Underflow）。损失放大的思路是：
   • 反向传播前，将损失变化（dLoss）手动增大2^k倍，因此反向传播时得到的中间变量（激活函数梯度）则不会溢出；
   • 反向传播后，将权重梯度缩2^k 倍，恢复正常值。

Apex的新API：Automatic Mixed Precision (AMP)

曾经的Apex混合精度训练的api仍然需要手动half模型以及输入的数据，比较麻烦，现在新的api只需要三行代码即可无痛使用：

from apex import amp
model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level="O1") # 这里是“欧一”，不是“零一”
with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:
    scaled_loss.backward()

干货：踩过的坑
这一部分是整篇博客最干货的部分，基本包括了在apex使用中的踩过的所有的坑，由于apex报错并不明显，常常debug得让人很沮丧，但只要注意到以下的点，95%的情况都可以畅通无阻了：

1. 判断你的GPU是否支持FP16：支持的有拥有Tensor Core的GPU（2080Ti、Titan、Tesla等），不支持的（Pascal系列）就不建议折腾了。
2. 常数的范围：为了保证计算不溢出，首先要保证人为设定的常数（包括调用的源码中的）不溢出，如各种epsilon，INF等。
3. Dimension最好是8的倍数：Nvidia官方的文档的2.2条表示，维度都是8的倍数的时候，性能最好
4. 涉及到sum的操作要小心，很容易溢出，类似Softmax的操作建议用官方API，并定义成layer写在模型初始化里。
5. 模型书写要规范：自定义的Layer写在模型初始化函数里，graph计算写在forward里。
6. 某些不常用的函数，在使用前需要注册：amp.register_float_function(torch, ‘sigmoid’)
7. 某些函数（如einsum）暂不支持FP16加速，建议不要用的太heavy，xlnet的实现改FP16
8. 需要操作模型参数的模块（类似EMA），要使用AMP封装后的model。
9. 需要操作梯度的模块必须在optimizer的step里，不然AMP不能判断grad是否为Nan。

参考链接

1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/79887894
2. https://nvidia.github.io/apex/amp.html
3. https://github.com/NVIDIA/apex
4. Nvidia官方的混合精度训练文档