import torch # 创建一个 fp16 张量作为示例 tensor_fp16 = torch.randn(3, 4, dtype=torch.float16) #将 fp16 张量转换为 fp32 张量 tensor_fp32 = tensor_fp16.float() 3. 验证转换后的张量数据类型 为了确保转换成功,你可以检查转换后的张量数据类型是否为 torch.float32。 python # 验证转换后的...
torch.amp 提供了混合精度的便捷方法,其中一些操作使用 torch.float32(浮点)数据类型,而其他操作使用较低精度的浮点数据类型(lower_precision_fp):torch.float16(半精度)或 torch.bfloat16。某些操作(如线性层和卷积层)在 lower_precision_fp 下速度更快,而其他操作(如归约)通常需要 float32 的动态范围。混合精度...
下一代的Xeon Sapphire Rapids上面可以使用AMX(Advanced Matrix Extensions)对卷积和矩阵乘的操作在BFloat16上进行加速,吞吐量比Float32高一个数量级。 这里主要介绍在PyTorch上面优化BFloat16原生算子的一些小技巧,侧重性能优化方面,不介绍BFloat16训练中涉及的调参问题。 优化PyTorch原生算子的原则 首先,很重要的一点是...
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float32) # 使用 relu() 应用修正线性单元激活函数 y = F.relu(x) 参数 input (Tensor): 输入张量,可以包含任何形状。 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.functional as F # 创建一个张量 x = torch.tensor([-1, 0, 1, 2], dtype=torch....
二、PyTorch模型从FP32到FP16的转换 在PyTorch中,我们可以使用torch.cuda.half或torch.float16数据类型将模型转换为FP16。下面是一个简单的示例: import torch import torch.nn as nn # 定义一个简单的模型 model = nn.Sequential( nn.Linear(10, 50), nn.ReLU(), nn.Linear(50, 10), ) # 将模型移动...
步骤4 中的乘积用于更新原始的 FP32 神经网络权重。学习率有助于控制优化过程的收敛性,对于实现良好的性能非常重要。Brain Float 16前面谈到了「float 16-bit」精度训练。需要注意的是,在之前的代码中,指定了 precision="bf16-mixed",而不是 precision="16-mixed"。这两个都是有效的选项。
前面已介绍,AMP其实就是Float32与Float16的混合,那为什么不单独使用Float32或Float16,而是两种类型混合呢?原因是:在某些情况下Float32有优势,而在另外一些情况下Float16有优势。这里先介绍下FP16: 优势有三个: 1.减少显存占用; 2.加快训练和推断的计算,能带来多一倍速的体验; ...
将 GPU 同步和 bfloat16 优化结合在一起，SAM 性能提高了 3 倍。Torch.compile（+graph breaks 和 CUDA graphs）本文发现在深入研究 SAM 的过程中有很多小的操作，他们认为使用编译器来融合操作有很大的好处，因而 PyTorch 对 torch.compile 做了以下优化：将 nn.LayerNorm 或 nn.GELU 等操作序列融合成一个...