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。
此外,如果我们的目标硬件平台是Rockchip的神经网络处理器(NPU),我们还需要将优化后的模型转换为RKNN格式。 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...
>>> (complex_float_tensor + complex_double_tensor).dtype torch.complex128 >>> (bool_tensor + int_tensor).dtype torch.int32 # Since long is a different kind than float, result dtype only needs to be large enough # to hold the float. >>> torch.add(long_tensor, float_tensor).dtype ...
对于其他的数学运算,比如加减乘除,BFloat16无法直接计算,需要转成float32然后再计算。 在PyTorch上面,BFloat16的优化是这样的: nn.ConvNd 和nn.Linear 使用oneDNN,也就是mkldnn; 对于其他的 nn OP 和tensor的OP,直接优化 PyTorch native kernel。 native kernel包括: nn.BatchNorm - support mixed dtype nn....
与单精度float(32bit,4个字节)相比,半进度float16仅有16bit,2个字节组成。天然的存储空间是float的一半。 其中,float16的组成分为了三个部分:最高位表示符号位,sign 位表示正负,有5位表示exponent位, exponent 位表示指数,有10位表示fraction位, fraction 位表示的是分数。
第一:模型参数转换为fp16 nn.Module中的half()方法将模型中的float32转化为float16,实现的原理是遍历所有tensor,而float32和float16都是tensor的属性。也就是说,一行代码解决,如下: model.half() 第二:修改优化器 在pytorch下,当使用fp16时,需要修改optimizer。类似代码如下(代码参考这里): ...
将fp32权重转换为float16。图示：代码实现：from torch.cuda.amp import autocast as autocast, ...
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; ...
class ResNet101Graph(oneflow.nn.Graph): def __init__(self, input_shape, input_dtype=oneflow.float32): super().__init__() # 添加 ResNet101 nn.Module self.model = ResNet101Module(input_shape, input_dtype) self.loss_fn = ResNet101_loss_fn # 添加 对应的 Optimizer ...