想起一个关于运维的段子：很多问题可以通过重启解决，想说算法工(diao)程(bao)师(xia)的很多问题可以通过换版本解决。
起因是白嫖到一个tensorflow的架子跑bert，自己花一上午时间搞定了单机多卡训练，之后花了两个下午也没有搞定半精度，症状是不报错，但是显存不降，速度不涨（32G v100)。于是开始怀念我熟悉的pytorch+apex，又断断续续花了两天多的时间把整个训练框架用pytorch实现了一遍，基于huggingface的transformers。
看到单卡loss正常下降就开始了多卡+apex半精度，结果发现fp16O1虽然显存降了，速度却比fp32还要慢2倍多，期间也参考了下其他人遇到的问题，最终怀疑了一下是不是自己的pytorch版本太老，pytorch版本从1.1.0切换到1.5.1，重新编译apex，果然速度上来了....前后版本如下（右侧是正常的，fp16O1速度是左侧版本的10倍），python版本都是3.7.6：
apex按readme quick start安装即可，可能需要指定加载路径。
export PYTHONPATH=/你的apex路径/:$PYTHONPATH
apex半精度训练可以参考这里， transformers里面已经调用的很好了，不必自己改什么。