混合精度训练调优：不同优化器对AMP效果的影响测试

混合精度训练调优：不同优化器对AMP效果的影响测试

在PyTorch中使用混合精度训练（AMP）能显著提升训练速度并减少显存占用。本文通过实际测试不同优化器在AMP下的表现，提供可复现的调优方案。

测试环境

• PyTorch 2.0+
• GPU: RTX 3090
• 数据集: CIFAR-10 (batch_size=128)

核心代码测试

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast

# 定义模型
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=False)
model = model.cuda()

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
scaler = GradScaler()

# 测试不同优化器
optimizers = {
    'SGD': optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9),
    'Adam': optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001),
    'AdamW': optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001)
}

for name, optimizer in optimizers.items():
    print(f"\n测试优化器: {name}")
    start_time = time.time()
    
    for epoch in range(5):
        model.train()
        for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
            data, target = data.cuda(), target.cuda()
            optimizer.zero_grad()
            
            with autocast():
                output = model(data)
                loss = criterion(output, target)
            
            scaler.scale(loss).backward()
            scaler.step(optimizer)
            scaler.update()
    
    epoch_time = time.time() - start_time
    print(f"{name} 总耗时: {epoch_time:.2f}s")

性能测试结果

调优建议

• 对于Adam族优化器，AMP效果略逊于SGD
• 建议使用AdamW配合AMP获得最佳平衡
• 显存占用差异主要源于梯度缓存机制

测试数据基于真实训练环境，可直接复现。