【MindSpore易点通】调优精度之低阶API使用动态LossScale

背景信息

在混合精度中，使用float16类型来替代float32类型存储数据，从而达到减少内存和提高计算速度的效果。但是由于float16类型要比float32类型表示的范围小很多，所以当某些参数（比如说梯度）在训练过程中变得很小时，就会发生数据下溢的情况，进而影响网络精度。而loss scale正是为了解决float16类型数据下溢问题的，loss scale的主要思想是在计算loss时，将loss扩大一定的倍数，由于链式法则的存在，梯度也会相应扩大，然后在优化器更新权重时再缩小相应的倍数，从而避免了数据下溢的情况又不影响计算结果。

在MindSpore中，loss scale的使用方法又分动态loss scale和静态loss scale两种，二者具体区别详见静态LossScale和动态LossScale的区别。

在低阶API使用动态LossScale功能时，通常结合TrainOneStepWithLossScaleCell来实现。

1、示例代码段

**步骤：**在使用动态loss scale功能前，首先要定义一张网络、损失函数、优化器，然后将损失函数融入到神经网络中，再使用动态loss scale功能
 

from src.new import TrainOneStepWithLossScaleCell
 
 
# Define network
    net = resnet()
 
# Define the loss_function
    loss_function = nn.loss.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')
 
    # Define the optimizer
    opt = nn.SGD(net.trainable_params(), LR_ORI, MOMENTUM_ORI, WEIGHT_DECAY)
 
# Bind loss_function to net
    model_constructed = BuildTrainNetwork(net, loss_function, TRAIN_BATCH_SIZE, CLASS_NUM)
 
    # Define the Dynamic Loss scale update cell
    loss_scale_manager = nn.DynamicLossScaleUpdateCell(loss_scale_value=2**12, scale_factor=2, scale_window=1000)
 
# Define Network training with loss scaling
    model_constructed = TrainOneStepWithLossScaleCell(model_constructed, opt, scale_sense=loss_scale_manager)
 
    # Train
    train_net(model_constructed, net, loss_function, EPOCH_MAX, TRAIN_PATH, VAL_PATH, TRAIN_BATCH_SIZE, VAL_BATCH_SIZE, REPEAT_SIZE)

2、代码解析

loss_scale_manager = nn.DynamicLossScaleUpdateCell(loss_scale_value=2**12, scale_factor=2, scale_window=1000)

**功能：**定义一个动态loss scale的控制器。指定loss scale的初始值为loss_scale_value。当训练发生上溢出时，将执行loss_scale_value=loss_scale_value/scale_factor。如果连续scale_window个step没有发生上溢出，则执行loss_scale_value=loss_scale_value*scale_factor。

接口参数详解：

loss_scale_value :loss scale的初始值，float数据类型；

scale_factor:loss_scale的调整系数，int数据类型；

scale_window:如果连续scale_window个step没有发生溢出，则执行loss_scale_value=loss_scale_value*scale_factor，int数据类型 ；

model_constructed = TrainOneStepWithLossScaleCell(network=model_constructed, optimizer=opt, scale_sense=loss_scale_manager)

功能：

此接口封装了整网的训练步骤，它接受网络、优化器和loss scale控制器作为入参。

接口参数详解：

network:训练网络；

optimizer:优化器；

scale_sense:loss scale控制器；