原因：

  混合精度训练是一种通过同时使用 FP16 和 FP32 精度来加速深度学习训练的技术。它可以在不损失模型性能的情况下,显著减少训练时间和内存使用。下面是关于混合精度训练的一些解释:

1. 原理

        混合精度训练利用了 FP16 (16位浮点)和 FP32 (32位浮点)的不同特性。

        FP16 计算速度快,但动态范围和精度较低。FP32 则相反,计算速度较慢但动态范围和精度较高。

        混合精度训练将网络的某些部分(如权重和激活)使用 FP16 表示,而其他部分(如梯度)使用 FP32 表示。这样可以在不损失模型性能的情况下,提高训练速度和减少内存使用。

        Float16 (FP16) 和 Float32 (FP32)的差异:

                FP16 使用 16 bit 表示浮点数,FP32 使用 32 bit。

                FP16 的动态范围和精度较 FP32 更小,但计算速度更快,尤其在 GPU 上。

                FP16 可能会产生溢出和下溢出,导致精度损失。需要特殊处理来避免这些问题

2. 实现

        常见的混合精度训练库包括 NVIDIA 的 APEX 和 PyTorch 内置的 torch.cuda.amp 模块。

        使用时,需要将模型和优化器包装在 FP16 和 FP32 混合精度上下文中,并使用特殊的损失缩放和梯度重scaling技术。

例如在 PyTorch 中,可以使用如下代码启用混合精度训练:

3. 混合精度训练的流程

        将网络中的部分操作使用 FP16 表示,其他部分使用 FP32 表示。通常权重和激活使用 FP16,梯度和损失函数使用 FP32。

        需要使用 loss scaling 技术来避免 FP16 计算时的精度损失。

        在反向传播时,需要使用 gradient scaling 和 gradient clipping 技术来确保梯度的稳定性。

4. 优势

        训练速度提高 2-3 倍

        内存使用降低 2 倍左右

        无需修改原有的训练代码,只需添加少量混合精度相关的代码

        总之,混合精度训练是一种非常实用的技术,可以大幅提高深度学习模型的训练效率,是深度学习从业者必须掌握的技能之一。

这篇博客警示读者在购买用于深度学习的显卡时要避开那些导致RuntimeWarning: All-NaN slice encountered的问题。作者强调这些Tensor核心存在严重缺陷，不适宜进行深度学习任务，建议大家在选购时务必谨慎。

*****方法一：降低cuda和pytorch 版本号

pip3 install torch==1.10.2+cu102 torchvision==0.11.3+cu102 torchaudio===0.10.2+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html
最终版本为：
torchvision-0.11.3+cu102-cp39-cp39-win_amd64.whl
torchaudio-0.10.2+cu102-cp39-cp39-win_amd64.whl
torch-1.10.2+cu102-cp39-cp39-win_amd64.whl或者：
pip3 install torch==1.9.1+cu102 torchvision==0.10.1+cu102 torchaudio===0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlpip3 install torch==1.9.1+cu102 torchvision==0.10.1+cu102 torchaudio===0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com原文链接：https://blog.csdn.net/a2609437730/article/details/120637849
最终的版本为python39:
torchaudio-0.9.1-cp39-cp39-win_amd64.whl
torch-1.9.1+cu102-cp39-cp39-win_amd64.whl
torchvision-0.10.1+cu102-cp39-cp39-win_amd64.whl

如上所示：loss、MAP为nan可解决。

强烈推荐 方法一

方法二：将混合精度训练AMP 设置为False

第一步：找到ultralytics\cfg\default.yaml中的default.yaml文件
将default.yaml中的amp设置为false,如下所示：amp: False # (bool) Automatic Mixed Precision (AMP) training, choices=[True, False], True runs AMP check将default.yaml中的half设置为false，如下所示：half: False  # (bool) use half precision (FP16)第二步：找到ultralytics\engine\validator.py中的validator.py文件，如下所示：将self.args.half = self.device.type != 'cpu' # force FP16 val during training这行代码注释掉# self.args.half = self.device.type != 'cpu'  # force FP16 val during training修改之后的代码为：self.training = trainer is not Noneaugment = self.args.augment and (not self.training)if self.training:self.device = trainer.deviceself.data = trainer.data# self.args.half = self.device.type != 'cpu'  # force FP16 val during trainingmodel = trainer.ema.ema or trainer.modelmodel = model.half() if self.args.half else model.float()if hasattr(model, 'criterion'):if hasattr(model.criterion.bbox_loss, 'wiou_loss'):model.criterion.bbox_loss.wiou_loss.eval()# self.model = modelself.loss = torch.zeros_like(trainer.loss_items, device=trainer.device)self.args.plots &= trainer.stopper.possible_stop or (trainer.epoch == trainer.epochs - 1)model.eval()

在使用GTX16xx系列显卡训练YOLO系列模型时，可能会遇到训练过程中loss出现nan值或者测试时P/R/map全部为0的问题。这些问题通常是由于显卡硬件和软件配置不当导致的。为了解决这些问题，可以尝试以下几种方法：

1. 调整学习率：学习率过高可能导致训练过程中的数值溢出或下溢，从而产生nan值。可以尝试减小学习率，以避免这种情况的发生。
2. 增加梯度下降的步长：在某些情况下，梯度下降的步长过小可能导致训练不稳定，产生nan值。可以尝试增加步长，以提高训练的稳定性。
3. 开启梯度检查：在训练过程中，可以开启梯度检查来检测梯度的合理性。如果发现梯度不合理（例如梯度过大或过小），可以采取相应的措施进行调整。
4. 检查数据集：数据集的质量对模型的训练至关重要。如果数据集中存在噪声或异常值，可能会导致训练不稳定或产生nan值。因此，需要仔细检查数据集的完整性、标注的准确性等。
5. 更新显卡驱动和CUDA版本：显卡驱动和CUDA版本过旧可能导致与YOLO系列模型的兼容性问题。尝试更新到最新版本的驱动和CUDA，以解决潜在的兼容性问题。
6. 检查模型结构和参数：有时候，模型的结构或参数设置不当也可能导致训练不稳定或产生nan值。可以尝试调整模型的结构或参数，以找到最优的设置。
7. 使用混合精度训练：混合精度训练是一种提高训练速度的方法，它使用float16和float32两种数据类型进行训练。然而，在某些情况下，混合精度训练可能会导致数值不稳定性，产生nan值。在这种情况下，可以尝试关闭混合精度训练，只使用float32数据类型进行训练。
8. 检查代码实现：在某些情况下，代码实现可能存在错误或不当之处，导致训练或测试过程中出现问题。仔细检查代码实现，确保符合YOLO系列模型的规范和要求。
   如果尝试了以上方法仍然无法解决问题，可以考虑使用其他版本的YOLO系列模型或更换其他型号的显卡进行训练和测试。同时，也可以参考相关社区和论坛中其他用户的经验和解决方案，以获取更多的帮助和建议。