简介

本代码库包含由NVIDIA维护的实用工具，用于简化PyTorch中的混合精度和分布式训练。这里的部分代码最终将被纳入上游PyTorch。Apex的目的是尽快向用户提供最新的实用工具。

完整API文档：https://nvidia.github.io/apex

GTC 2019和PyTorch DevCon 2019幻灯片

内容

1. Amp：自动混合精度

已弃用。请使用PyTorch AMP

apex.amp是一个工具，只需更改脚本中的3行代码即可启用混合精度训练。用户可以通过向amp.initialize提供不同的标志，轻松尝试不同的纯精度和混合精度训练模式。

介绍Amp的网络研讨会 （标志cast_batchnorm已更名为keep_batchnorm_fp32）。

API文档

全面的Imagenet示例

DCGAN示例即将推出...

迁移到新的Amp API（适用于已弃用的"Amp"和"FP16_Optimizer" API的用户）

2. 分布式训练

apex.parallel.DistributedDataParallel已弃用。请使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel

apex.parallel.DistributedDataParallel是一个模块包装器，类似于torch.nn.parallel.DistributedDataParallel。它能够方便地进行多进程分布式训练，针对NVIDIA的NCCL通信库进行了优化。

API文档

Python源代码

示例/演练

Imagenet示例展示了apex.parallel.DistributedDataParallel与apex.amp的使用。

同步批量归一化

已弃用。请使用torch.nn.SyncBatchNorm

apex.parallel.SyncBatchNorm扩展了torch.nn.modules.batchnorm._BatchNorm以支持同步BN。在多进程（DistributedDataParallel）训练期间，它会在进程之间进行统计信息的全局规约。当每个GPU只能容纳小型本地小批量时，同步BN被用于这些情况。全局规约的统计信息将BN层的有效批量大小增加到所有进程的全局批量大小（从技术上讲，这是正确的公式）。在我们的一些研究模型中，同步BN被观察到可以提高收敛精度。

检查点

为了正确保存和加载amp训练，我们引入了amp.state_dict()，它包含所有loss_scalers及其对应的未跳过步数，以及amp.load_state_dict()来恢复这些属性。

为了获得逐位精度，我们建议以下工作流程：

# 初始化
opt_level = 'O1'
model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level=opt_level)

# 训练模型
...
with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:
    scaled_loss.backward()
...

# 保存检查点
checkpoint = {
    'model': model.state_dict(),
    'optimizer': optimizer.state_dict(),
    'amp': amp.state_dict()
}
torch.save(checkpoint, 'amp_checkpoint.pt')
...

# 恢复
model = ...
optimizer = ...
checkpoint = torch.load('amp_checkpoint.pt')

model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level=opt_level)
model.load_state_dict(checkpoint['model'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
amp.load_state_dict(checkpoint['amp'])

# 继续训练
...

请注意，我们建议使用相同的opt_level恢复模型。另外，我们建议在amp.initialize之后调用load_state_dict方法。

安装

每个apex.contrib模块除了--cpp_ext和--cuda_ext之外，还需要一个或多个安装选项。请注意，contrib模块不一定支持稳定的PyTorch版本。

容器

NVIDIA PyTorch容器可在NGC上获取：https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/pytorch。 这些容器包含当前可用的所有自定义扩展。

有关详细信息，如：

• 如何拉取容器
• 如何运行已拉取的容器
• 发行说明 请参阅NGC文档。

从源代码安装

要从源代码安装Apex，我们建议使用可从https://github.com/pytorch/pytorch获取的nightly PyTorch版本。

从https://pytorch.org获取的最新稳定版本也应该可以使用。

我们建议安装Ninja以加快编译速度。

Linux

为了获得最佳性能和完整功能，我们建议通过以下方式安装带有CUDA和C++扩展的Apex：

git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
# 如果pip版本 >= 23.1（参考：https://pip.pypa.io/en/stable/news/#v23-1），支持多个具有相同键的`--config-settings`...
pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --no-build-isolation --config-settings "--build-option=--cpp_ext" --config-settings "--build-option=--cuda_ext" ./
# 否则
pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --no-build-isolation --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./

APEX也支持纯Python构建：

pip install -v --disable-pip-version-check --no-build-isolation --no-cache-dir ./

纯Python构建将省略：

• 使用apex.optimizers.FusedAdam所需的融合内核。
• 使用apex.normalization.FusedLayerNorm和apex.normalization.FusedRMSNorm所需的融合内核。
• 提高apex.parallel.SyncBatchNorm性能和数值稳定性的融合内核。
• 提高apex.parallel.DistributedDataParallel和apex.amp性能的融合内核。 DistributedDataParallel、amp和SyncBatchNorm仍然可用，但可能会较慢。

[试验性] Windows

如果你能够在你的系统上从源代码构建 PyTorch，那么 pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --no-build-isolation --config-settings "--build-option=--cpp_ext" --config-settings "--build-option=--cuda_ext" . 可能会起作用。通过 pip install -v --no-cache-dir . 进行纯 Python 构建更有可能成功。 如果你在 Conda 环境中安装了 PyTorch，请确保在同一环境中安装 Apex。

自定义 C++/CUDA 扩展和安装选项

如果某个模块的要求未满足，则不会构建该模块。