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...
假设我们有一个张量r,其数据类型为FP16,我们需要将其转换为FP32。以下是示例代码: importtorch# 创建一个FP16格式的张量r_fp16=torch.randn(3,4,dtype=torch.float16)# 随机生成FP16张量print("原始FP16张量:\n",r_fp16)# 将FP16格式转换为FP32格式r_fp32=r_fp16.to(torch.float32)print("转换后的...
bf16/fp32数据类型转换 BFloat16和float32之间的数据类型转换是比较慢的,目前PyTorch上面没有加入原生指令的支持,数据类型转换是多条指令完成的,bf16到fp32只需要移位填零,所以还好,fp32到bf16因为要实现Rounding的功能所以差不多需要20条指令才能完成。 这就对BFloat16的性能优化提出了两个要求: 尽量减少数据类型...
https://arxiv.org/pdf/2104.04473.pdf这个报告称在 1024 个 A100 GPU(批量大小为 1536)上训练 GPT-3 175B 需要 34 天,但使用 float32 估计需要一年多的时间! 使用torch.amp进行混合精度训练 Torch.amp 在 PyTorch 1.6 中引入,使用 float16 或 bfloat...
这两种方法都可以实现float32到float16的转换,你可以根据自己的需求选择其中一种。.to()方法更通用,可以用于转换为任意类型,而.half()方法是专门为转换为float16设计的快捷方式。
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; ...
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...
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