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格式。对于数据类型转换,Pytorch提供了非常方便的函数来实现。例如,可以使用.to...
importtorch# 创建一个整数张量int_tensor=torch.tensor([1,2,3,4],dtype=torch.int32)# 使用 to() 方法转换为浮点张量float_tensor_1=int_tensor.to(torch.float32)# 使用 float() 方法转换为浮点张量float_tensor_2=int_tensor.float()print("原始整数张量:",int_tensor)print("使用 to() 方法转换后...
代码下载后如上图,把下载的MSCOC数据集选100张放在data目录,把下载的模型文件coco_pose_iter_440000.pth.tar放在models目录。 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...
[1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64) tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) [2. 2. 2. 2. 2.] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. Tensor可通过.cuda 方法转为GPU的Tensor,从...
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....
在PyTorch中,将float64类型的张量转换为float32类型,可以通过以下两种方法实现: 使用.float()方法: .float()方法是PyTorch张量对象的一个方法,用于将张量的数据类型转换为float32。默认情况下,.float()会将张量转换为torch.float32类型。 示例代码: python import torch # 创建一个float64类型的张量 tensor_float...
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)。
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 ...
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)。