[torch 参数更多]torch.autocast¶
torch.autocast¶
torch.autocast(device_type, dtype=None, enabled=True, cache_enabled=None)
paddle.amp.auto_cast¶
paddle.amp.auto_cast(enable=True, custom_white_list=None, custom_black_list=None, level='O1', dtype='float16', use_promote=True)
其中 PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数,具体如下:
参数映射¶
PyTorch | PaddlePaddle | 备注 |
---|---|---|
device_type | - | 设备类型,Paddle 不区分设备,可直接删除。 |
enabled | enable | 是否开启自动混合精度。 |
dtype | dtype | 使用的数据类型。 |
cache_enabled | - | 是否启用权重缓存,Paddle 无此参数,一般对网络训练结果影响不大,可直接删除。 |
- | custom_white_list | 自定义算子白名单,PyTorch 无此参数,Paddle 保持默认即可。 |
- | custom_black_list | 自定义算子黑名单,PyTorch 无此参数,Paddle 保持默认即可。 |
- | level | 混合精度训练模式,PyTorch 无此参数,Paddle 保持默认即可。 |
- | use_promote | 当一个算子存在 float32 类型的输入时,按照 Promote to the Widest 原则,选择 float32 数据类型进行计算。仅在 AMP-O2 训练时可配置。默认为 True。PyTorch 无此参数,Paddle 保持默认即可。 |