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在神经网络的推理过程中，如果全都默认使用相同的一个比较高的数据精度的话，对于计算机硬件的显存具有一定的要求，运算量也会增大，对应的运算时间就会降低，宏观的讲就是运算速度变慢了。但实际上，针对不同的层我们可以采用不同的数据精度进行计算以达到节省内存和加快速度的目的。这种方法叫做自动混合精度（amp），那么pytorch怎么使用amp呢？接下来我们就来介绍一下pytorch怎么进行混合精度训练吧。

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Jackson 是当前用的比较广泛的，用来序列化和反序列化 json 的 Java 的开源框架。下面文章将和大家讲讲 Jackson中的json中的Configure()方法的详细内容。

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