2.0,3.0]# 将列表转换为NumPy数组my_array=np.array(my_list,dtype=np.float32)# 现在my_array是一个32位浮点数的NumPy数组print(my_array)```### 使用TensorFlow```pythonimporttensorflow as tf# 假设你有一个Python列表my_list=[1.0,2.0,3.0]# 将列表转换为TensorFlow张量my_tensor=tf.convert_to_tensor...
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...
例如,可以使用.to()方法将张量转换为另一种数据类型。以下是一个简单的例子: import torch # create a tensor of type float32 x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], dtype=torch.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...
pth_to_int.py是对Pytorch的float32模型转成int8模型。 evaluate_model.py里加载int8模型进行推理。 3. 模型静态量化 模型静态量化主要代码如下,读取float32模型,然后转成int8模型保存为openpose_vgg_quant.pth。完整代码可以从pth_to_int.py文件中看到。具体每一步做什么工作在注释中详细说明了。 4. 量化模型加...
quantized.FloatFunctional() def forward(self, a, b): return self.skip_add.add(a, b) 将ReLU6替换为ReLU。使用ReLU6的原因是对ReLU的输出范围进行截断以缓解量化为float16模型时的精度下降。因为int8量化本身就能确定截断阈值,所以将ReLU6替换为ReLU以去掉截断阈值固定为6的限制。 ### # Part3:替换relu6...
PyTorch 为了实现量化,首先就得需要具备能够表示量化数据的 Tensor,这就是从 PyTorch 1.1 之后引入的 Quantized Tensor。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: ...
optimizer.zero_grad(set_to_none=True) 指导思想 总的来说,你可以通过3个关键点来优化时间和内存使用。首先,尽可能减少i/o(输入/输出),使模型管道更多的用于计算,而不是用于i/o(带宽限制或内存限制)。这样,我们就可以利用GPU及其他专用硬件来加速这些计算。第二...
convert(quantized_model, inplace=True) torch.save(int_model.state_dict(), save_path_int8) 需要手动对模型有以下更改: 插入quant量化节点与dequant反量化节点,进行显式的float32与int8数据类型的转换。如果模型中有无法量化或有意以浮点类型运行的层,需要用这对节点进行包裹。若模型比较复杂,手动修改的地方...
张量int转float pytorch TensorFlow数据处理流程 先将数据加载至列表(元组)容器中,在通过convert_to_tensor()方法将数据转换为张量类型。在TensorFlow中运算处理后,再通过numpy()方法导出到普通Python程序能处理的数组和列表中,以方便其他模块调用。 范例:Python数组与张量类型转换...
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)。