接着我来示范一下如何解释 bfloat16 那一行,后面 3 种类型照着我的说法来就行。浮点数类型是 bfloat16,一共占用 16 个比特,其中符号占用 1 个比特,指数占用 8 个比特,尾数占用 7 个比特,偏置值是 127。考虑到我们需要解决浮点数表示范围的问题,因此接下来就是如何基于上述内容计算出浮点数的表示范围。假设...
为了保证较高的精度,大部分的科学运算都是采用浮点型进行计算,常见的是32位浮点型和64位浮点型,即float32和double64。然而推理没有反向传播,网络中存在很多不重要的参数,或者并不需要太细的精度来表示它们。 所以,模型量化就是将训练好的深度神经网络的权值,激活值等从高精度转化成低精度的操作过程,例如将32位浮点...
其中,将Pytorch模型转换为Rknn(C++实现的深度学习框架)就是一种常见的需求。在Pytorch中,类型转换主要涉及两个方面:数据类型和模型类型。数据类型转换通常涉及到将数据从一种类型转换为另一种类型,例如将float32转换为float64。而模型类型转换主要涉及到将模型从一种格式转换为另一种格式,例如将PyTorch模型转换为ONNX格...
a=torch.tensor(1e38,dtype=torch.float32)b=torch.tensor(1,dtype=torch.float32)c=a+bprint(c) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在这个示例中,我们将一个接近最大范围的浮点数和一个较小的浮点数相加。根据32位浮点数的范围,这个计算结果将会超出最大的有限浮点数范围,因此我们得到的结果将是正无穷大(inf...
张量的数据类型和numpy.array基本一一对应,但是不支持str类型,有如下几种形式 torch.float64 # 等同于(torch.double) torch.float32 # 默认 torch.float16 torch.int64 # 等同于torch.long torch.int32 # 默认 torch.int16 torch.int8 torch.uint8 # 二进制码,表示0-255 ...
然而,这个算子在不同的硬件平台(CPU、GPU和NPU)上支持的数据类型可能会有所不同。 CPU:在CPU上,torch.arange算子支持多种数据类型,包括整数类型和浮点类型。默认情况下,使用torch.arange时,它会返回一个浮点数类型的张量(float64或float32)。如果需要指定整数类型,可以使用dtype参数。例如,torch.arange(5, dtype=...
有些操作不需要float64或float32的精度。因此,将操作设置为较低的精度可以节省内存和执行时间。对于各种应用,英伟达报告称具有Tensor Cores的GPU的混合精度可以提高3.5到25倍的速度。 值得注意的是,通常矩阵越大,混合精度加速度越高。在较大的神经网络中(例如BERT),实...
fp64 BF16 (BFLOAT16, Brain Floating Point 16): 用16位二进制表示,其中1位用于sign,8位用于exponent,7位用于fraction,偏移位127。它的数值范围和FP32相同,但精度只有2位有效数字。 它是由Google提出的一种针对深度学习优化的格式,它的优点是能保持和FP32相同的数值范围,从而避免数值溢出或下溢的问题,同时也...
[1., 1., 1.]], dtype=torch.float64) tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]], device='cuda:0', dtype=torch.float64) torch.float64 torch.float32 torch.from_numpy() torch.from_numpy(ndarray) 功能:从numpy创建tensor。