机器学习（一）：混合精度训练
机器学习中的混合精度训练是一种优化技术，旨在通过同时使用单精度（FP32）和半精度（FP16）浮点数来加速模型训练并减少内存占用。这种方法在深度学习领域尤其有效，因为深度学习模型通常需要大量的计算资源和内存。 1. 混合精度训练的基本概念混合精度训练的核心思想是利用FP16的高效计算能力和FP32的数值稳定性。具体来说： FP16（半精度）：占用16位内存，计算速度快，但数值范围较小，容易出现精度损失。 FP32（单精度）：占用32位内存，数值范围大且精度高，但计算速度较慢。 通过结合两者的优势，混合精度训练可以在保持模型精度的同时显著提升训练效率。 2....