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Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定
源码：
class NativeScaler:
state_dict_key = "amp_scaler"
def __init__(self):
self._scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
def __call__(self, loss, optimizer, clip_grad=None, clip_mode='norm', parameters=None, create_graph=False):
self._scaler.scale(loss).backward(create_graph=create_graph)
if clip_grad is not None:
assert parameters is not None
self._scaler.unscale_(optimizer) # unscale the gradients of optimizer's assigned params in-place
dispatch_clip_grad(parameters, clip_grad, mode=clip_mode)
self._scaler.step(optimizer)
self._scaler.update()
def state_dict(self):
return self._scaler.state_dict()
def load_state_dict(self, state_dict):
self._scaler.load_state_dict(state_dict)loss_scaler 函数，它的作用本质上是 loss.backward(create_graph=create_graph) 和 optimizer.step()。
loss_scaler 继承 NativeScaler 这个类。这个类的实例在调用时需要传入 loss, optimizer, clip_grad, parameters, create_graph 等参数，在 __call__ () 函数的内部实现了 loss.backward(create_graph=create_graph) 功能和 optimizer.step() 功能。
例子使用：
from timm.utils import NativeScaler
loss_scaler = NativeScaler()
loss_scaler(loss_G, optimizer, parameters=model_restoration.parameters())代码等价：
loss_G.backward()
optimizer.step()
等价于下面的代码：
loss_scaler(loss_G, optimizer, parameters=model_restoration.parameters())
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