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...
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...
>>> (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 ...
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...
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; ...
混合精度训练是在现代硬件上训练深度学习模型的重要工具,随着较低精度操作和 float32 之间的性能差距在新硬件上不断扩大,它在未来将变得更加重要,如图 5 所示。 PyTorch 的 torch.amp 模块可以轻松开始使用混合精度,我们强烈建议使用它来加快训练速度并减少内存使...
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; ...
Investigating why a model implementation using SDPA vs no SDPA was not yielding the exact same output using fp16 with the math backend, I pinned it down to a different behavior oftorch.softmax(inp, dtype=torch.float32).to(torch.float16)vstorch.softmax(inp)for float16 inputs. ...
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 ...