model.load_state_dict(torch.load(checkpoint)) #将模型切换到推理状态 model.eval() # model.to(device) #创建输入张量 input = torch.randn(1, 3, 416, 416) #转化onnx模型 torch.onnx.export(model, input, onnx_path, verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names) print("...
我们使用convert_to_fp16函数将PyTorch模型中的参数转换为FP16格式。 接下来,我们可以使用 LibTorch 模型进行计算了。 # 创建输入数据input_data=torch.randn(1,10)# 将输入数据转换为FP16格式input_data=input_data.to(torch.float16)# 使用LibTorch模型进行计算output_data=libtorch_model.forward(input_data)# ...
torch.quantization.quantize_dynamic(model,qconfig_spec=None,dtype=torch.qint8,mapping=None,inplace=False) quantize_dynamic 这个 API 把一个 float model 转换为 dynamic quantized model,也就是只有权重被量化的 model,dtype 参数可以取值 float16 或者 qint8。当对整个模型进行转换时,默认只对以下的 op 进...
1. 数据格式转换: 将不同格式的数据(如PIL图像、NumPy数组)转换为PyTorch张量,以便能够被深度学习模型处理。例如,transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。
model:浮点模型 qconfig_spec: 下面的任意一种 集合:比如:qconfig_spec={nn.LSTM, nn.Linear}。罗列 要量化的NN 字典:qconfig_spec = {nn.Linear : default_dynamic_qconfig, nn.LSTM : default_dynamic_qconfig} dtype: float16 或 qint8 mapping:就地执行模型转换,原始模块发生变异 ...
混合精度:采用不止一种精度的Tensor,torch.FloatTensor和torch.HalfTensor pytorch1.6的新包:torch.cuda.amp,是NVIDIA开发人员贡献到pytorch里的。只有支持tensor core的CUDA硬件才能享受到AMP带来的优势。Tensor core是一种矩阵乘累加的计算单元,每个tensor core时针执行64个浮点混合精度操作(FP16矩阵相乘和FP32累加)。
使用脚本 scripts/convert_rwkv5_world_model_to_hf.sh,将来自 huggingface BlinkDL/rwkv-5-world 项目的 PyTorch 格式模型转换为 Huggingface 格式。在这里,我们以 0.1B 为例。 #!/bin/bash set -x cd scripts python convert_rwkv5_checkpoint_to_hf.py --repo_id BlinkDL/rwkv-5-world \ --checkpoint...
models import resnet18 def init_model(): return resnet18().to(torch.float32).cuda() 首先比较下推理,这里用到了 torch.compile 的一个额外的 mode 参数,后面将会讨论。 def evaluate(mod, inp): return mod(inp) model = init_model() # Reset since we are using a different mode. import ...
StandardScaler()X_train = scaler.fit_transform(X_train)X_test = scaler.transform(X_test)# Convert to PyTorch tensorsX_train = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32).view(...
在一定步数后再尝试使用大的scale来充分利用FP16的范围。 分布式训练: import argparseimport apex import ampimport apex.parallel import convert_syncbn_modelimport apex.parallel import DistributedDataParallel as DDP定义超参数:def parse():parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--local_rank',...