usesDataLoader+load_data(file_path)DataProcessor+boolean_mask()+convert_to_float() 在性能攻坚阶段,我们制定了一系列调优策略来提高转换效率。使用 JMeter 进行性能测试的脚本如下: # JMeter Test PlanTestPlan{ThreadGroup{LoopController{loops=10}HTTPRequest{path="/convert"method="POST"}}} 1. 2. 3. 4...
non_blocking=True), \data[1].to(device=device, non_blocking=True)# convert to float32 and normalizeinputs = (inputs.to(torch.float32) / 255. - 0.5) / 0.5outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)optimizer.zero_grad()loss.backwar...
c_str_tuple = "a", "b", "c", "d" #字符串元组 tensor_a = tf.convert_to_tensor(a_list,dtype=tf.float32) tensor_b = tf.convert_to_tensor(b_tuple) tensor_c = tf.convert_to_tensor(c_str_tuple) tensor_add = tf.math.add(tensor_a, tensor_b) print(type(a_list)) #输出类型...
从优化原生算子的角度出发,BFloat16和int8的优化思路其实非常相似: BFloat16Int8 data type conversion cvtbf16_fp32/cvtfp32_bf16 dequantize/quantize arithmetic convert to fp32 convert to fp32 accumulation fp32 int32 non-arithmetic copy as uint16_t copy “non-arithmetic”指的是哪些不需要计算的操作...
p (float, optional): 丢弃概率,即神经元被置零的概率。默认为0.5。 training (bool, optional): 表示当前是否处于训练模式。默认为 True,表示进行丢弃操作;如果设置为 False,则不会进行丢弃操作,直接返回输入张量。 示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch import torch.nn.functio...
float32) # convert it to float64 using .to() y = x.to(torch.float64) print(y) 在模型类型转换方面,Pytorch也提供了非常灵活的函数。例如,可以使用torch.onnx.export()函数将PyTorch模型转换为ONNX格式。以下是一个简单的例子: import torch import torchvision # load a pretrained resnet18 model ...
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(...
加载int8模型不能和之前加载float32模型一样,需要将模型通过prepare() , convert()操作转成量化模型,然后load_state_dict加载进模型。 5. 性能 下图为量化后结果,整体来说损失不大。其中模型大小200M->50M,模型运行时间5.7s->3.4s。整体来说,模型大小压缩为原来的1/4, 模型运行时间减少20%左右...
# Convert to float, rescale, convert to torch tensor # (this doesn't require a copy) screen = np.ascontiguousarray(screen, dtype=np.float32) / 255 screen = torch.from_numpy(screen) # Resize, and add a batch dimension (BCHW)
为了实现量化,PyTorch 引入了能够表示量化数据的Quantized Tensor,可以存储 int8/uint8/int32类型的数据,并携带有scale、zero_point这些参数。把一个标准的float Tensor转换为量化Tensor的步骤如下: importtorch x= torch.randn(2, 2, dtype=torch.float32)#tensor([[ 0.9872, -1.6833],#[-0.9345, 0.6531]])#...