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如何解决torch.cuda.amp.GradScaler溢出?混合精度训练(FP16/BF16)下的Loss Scale调整策略详解 混合精度训练中GradScaler的loss scale一旦调得过大,反向传播时梯度很容易溢出变成inf,导致参数更新被跳过,训练陷入停滞。本文从loss scale的缩放原理出发,结合PyTorch的自动动态调整机制,分析FP16与BF16两种精度下的溢出差异,给出初始化scale、增长因子、回退系数等关键参数... 栏目:AI社区 时间:08-26 混合精度训练 Loss Scale调整 GradScaler