首先,你需要定义一个简单的 PyTorch 模型,并使用训练数据进行训练。以下是一个简单的示例代码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnp# 定义一个简单的神经网络模型classSimpleNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNN,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(10,5)self.fc...
pytorch 32模型转fp16模型 # pytorch 32模型转fp16模型实现步骤## 1. 简介在深度学习领域,使用低精度模型(例如fp16模型)可以带来显著的计算速度提升和模型压缩效果,尤其适用于在资源受限的设备上进行推理。本文将介绍如何将pytorch的32位精度模型转换为fp16模型。## 2. 实现步骤概览下面是将pytorch 32模型转fp16模...
其中ColwiseParallel和RowwiseParallel api可以让你非常简洁的写出模型张量并行训练代码,我试着写了llama2模型的切分(如图一),目前看loss完全能对齐(见图二)。 据文档来看,pytorch也在性能上下了一番功夫。这两个接口底层使用了Dtensor。让我们一起来阅读Dtensor官方文档:链接 Dtensor是受到了xlatensor的启发(本身也是...