深度学习半精度训练

Nvidia深度学习加速库Apex简单介绍：
NVIDIA深度学习加速库Apex是一个用于PyTorch的开源混合精度训练工具包，旨在加速训练并减少内存使用。Apex提供了许多用于混合精度训练的工具，包括半精度浮点数（float16）支持、动态精度缩放、分布式训练等功能。
Apex中最为常用的功能是半精度浮点数支持。半精度浮点数通常用于加速深度学习训练，并可以显著减少GPU内存的使用。Apex提供了一种简单的方法来实现半精度训练，只需要在模型定义和训练循环中添加几行代码即可。
除了半精度训练之外，Apex还提供了一些其他的功能，包括：
1.动态精度缩放：Apex提供了GradScaler类，可以自动缩放梯度以适应半精度浮点数的范围，并防止下溢或溢出。
2.分布式训练：Apex支持使用PyTorch内置的分布式训练工具进行分布式训练，并提供了一些用于分布式训练的工具和优化器。
3.深度学习优化器：Apex提供了一些用于深度学习优化器的工具和优化器，包括FusedAdam、FusedLAMB等。
4.其它工具：Apex还提供了一些其他有用的工具，例如AMP、SyncBatchNorm等。
总之，Apex是一个用于PyTorch的开源混合精度训练工具包，可以加速训练并减少内存使用。除了半精度训练之外，Apex还提供了一些其他有用的功能，例如动态精度缩放、分布式训练、深度学习优化器等。如果想要加速PyTorch训练并减少内存使用，可以考虑使用Apex。
如何使用Apex:
PyTorch支持半精度训练，可以使用半精度浮点数（float16）来加速训练和降低模型的显存占用。
下面是使用PyTorch进行半精度训练的步骤：
**1.安装Apex库