在PyTorch 中,query.dtype: torch.float16 表示query 这个张量的数据类型是 torch.float16,即 16 位浮点数。 在PyTorch 中,数据类型(dtype)是指张量(Tensor)中元素的类型。torch.float16 是一种半精度浮点数类型,它使用 16 位来存储一个浮点数,相比 torch.float32(32 位浮点数)和
torch_dtype参数 在使用torch_dtype参数时,可以传入的值包括以下几种常见的数据类型: 1. torch.float32或者torch.float,32位浮点型数据类型。 2. torch.float64或者torch.double,64位浮点型数据类型。 3. torch.float16或者torch.half,16位半精度浮点型数据类型。 4. torch.int8,8位有符号整型数据类型。 5. ...
它可以是以下类型:float、int、bool、complex等。例如,如果我们创建一个float类型的张量,其dtype为torch.float32,这意味着张量中所有元素都是32位浮点数。PyTorch的dtype不仅定义了张量中元素的数据类型,还决定了张量的行为和操作。不同dtype的张量无法直接相加或相乘,必须先进行类型转换。同时,dtype还影响了张量的内...
对于整数类型,如果你创建一个整数张量且不指定dtype,它会默认为64。 import torch # 创建一个浮点数张量,默认dtype为 torch.float32 float_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) print(float_tensor.dtype) # 输出:torch.float32 # 创建一个整数张量,默认dtype为 64 int_tensor = torch.tensor([1, ...
本文简要介绍python语言中 torch.set_default_dtype 的用法。 用法: torch.set_default_dtype(d) 参数: d(torch.dtype) -要设为默认值的浮点 dtype。 torch.float32 或 torch.float64。 将默认浮点数据类型设置为 d 。支持 torch.float32 和 torch.float64 作为输入。其他 dtype 可能会毫无怨言地被接受,但...
torch.uint8(无符号整型) torch.bool(布尔型) 我们可以通过 Python 的内置函数str()获取 dtype 的字符串表示: print(str(float_tensor.dtype))# 输出: torch.float32print(str(int_tensor.dtype))# 输出: torch.int64 1. 2. 自动推断 dtype 在很多情况下,我们无需手动指定 dtype,PyTorch 会根据输入数据的...
默认情况下其他的模块(例如torch.nn.LayerNorm)会被转化为torch.float16,但是其实你也可以使用上文中提及的torch_dtype强行改成3232位。 importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLMmodel_8bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m", load_in_8bit=True, torch_dtype=torch.float...
🐛 Describe the bug Hi, Investigating why a model implementation using SDPA vs no SDPA was not yielding the exact same output using fp16 with the math backend, I pinned it down to a different behavior of torch.softmax(inp, dtype=torch.flo...
@noah-ko 저희가 배포시에 torch_dtype=torch.float16와 low_cpu_mem_usage=True옵션을 독자적으로 사용하여야 하는 부분을 실수하여 float16인 경우 의도와 다르게 동작하여 GPU메모리 사용량이 많...
之前用过sklearn提供的划分数据集的函数，觉得超级方便。但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能，之前搜索的关键字都是“pytorch split dataset”之类的，但是搜出来还是没有我想要的。结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset。我的天，为什么超级开心hhhh。终于不用每次都手动...