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。
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...
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...
torch.uint8 >>> (float_tensor + double_tensor).dtype torch.float64 >>> (complex_float_tensor + complex_double_tensor).dtype torch.complex128 >>> (bool_tensor + int_tensor).dtype 32 # Since long is a different kind than float, result dtype only needs to be large enough # to hold ...
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; ...
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 ...
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; ...
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; ...
对于中心化同步进行信息压缩，这些系统往往只能支持较为简单的 float32->float16 压缩，相较而言，Bagua 则可以支持更为复杂的 ByteGrad，QAdam 等算法。对于其他的算法组合，现有的框架通常无法支持，而 Bagua 则可以自由支持。然而，简单地支持这项算法选项并不能直接在大规模集群上带来性能的提升。Bagua 的核心优势...