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 tensor 的最大值最小值(这个例子...
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...
importtorchfrom torch.distributed.distributed_c10dimport_get_default_group defget_group(group_size,*args,**kwargs):rank=dist.get_rank()world_size=dist.get_world_size()ifgroup_size==1:# 后续不会涉及到分布式的操作returnNone elif group_size==world_size:v=float(torch.__version__.rsplit('....
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...
dist(x, y, 1) from torch import linalg as LA # 常用例子 x = torch.randn(3, 4) # 0-norm torch.linalg.norm(x, dim=1, ord=0) # 1-norm torch.linalg.norm(x, dim=1, ord=1) # 2-norm torch.linalg.norm(x, dim=1, ord=2) a = torch.arange(9, dtype=torch.float) - 4 a...
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...
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 autocastmodel=Net().cuda()optimizer=optim.SGD(model.parameters(...
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...