没错,以 Linear 为例,该逻辑定义在 nnqd.Linear 的 from_float() 方法中,通过如下方式实例化: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 new_mod=mapping[type(mod)].from_float(mod) from_float 做的事情主要就是: 使用MinMaxObserver 计算模型中 op权重参数中
没错,以Linear为例,该逻辑定义在 nnqd.Linear的from_float()方法中,通过如下方式实例化: new_mod = mapping[type(mod)].from_float(mod) from_float做的事情主要就是: 使用MinMaxObserver计算模型中op权重参数中tensor的最大值最小值(这个例子中只有Linear op),缩小量化时原始值的取值范围,提高量化的精度; 通...
#float8 importsfrom float8_experimental import configfrom float8_experimental.float8_linear import Float8Linearfrom float8_experimental.float8_linear_utils import (swap_linear_with_float8_linear,sync_float8_amax_and_scale_history) #float8 configuration ...
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。 torch.FloatTensor(32bit floating poin...
weight=torch.from_numpy(np.array([0.6,0.2,0.2])).float()loss_f=nn.CrossEntropyLoss(weight=weight,size_average=True,reduce=False)output=torch.ones(2,3,requires_grad=True)*0.5# 假设一个三分类任务,batchsize为2个,假设每个神经元输出都为0.5target=torch.from_numpy(np.array([0,1])).type(tor...
对于RuntimeError:expected scaler type float but found c10:Half,应该是个bug,可在tensor上手动调用.float()来让type匹配。 2、GradScaler,使用前,需要在训练最开始前实例化一个GradScaler对象,例程如下: from torch.cuda.amp import autocast as autocast model=Net().cuda() optimizer=optim.SGD(model.paramete...
正如我们前面在 tensor_from_numpy() 中看到的代码，它调用了 tensorFromBlob() 函数以从原始数据 Blob 中创建一个张量。tensorFromBlob() 函数在内部会调用另一个名为 storageFromBlob() 函数，该函数主要根据类型为数据创建一个存储。例如在 CPU 浮点型的情况下，它会返回一个新的 CPUFloatStorage 实例。CPU...
class Normalize(nn.Module): # https://github.com/BloodAxe/pytorch-toolbelt/blob/develop/pytorch_toolbelt/modules/normalize.py def __init__(self, mean, std): super().__init__() self.register_buffer("mean", torch.tensor(mean).float().reshape(1, len(mean), 1, 1).contiguous()) self...
timeout: (float) 设置数据加载过程中阻塞的最大秒数。如果设置为0,则无限期等待。 worker_init_fn: (callable) 用户自定义的回调函数,用于初始化每个工作进程。可以在每个工作进程中设置不同的随机种子等。 prefetch_factor: (int) 预取因子,决定了工作进程在向主进程提交批次的同时,提前生成多少个额外的批次。
def train(data):inputs, labels = data[0].to(device=device, non_blocking=True), \data[1].to(device=device, non_blocking=True)inputs = (inputs.to(torch.float32) / 255. - 0.5) / 0.5with torch.autocast(device_type='cuda', dtype=torch.float...