原生的torch是32位浮点型的(float32),我们可以借鉴模型量化的思想,将其变成16位浮点型的(float16) 加快模型推理速度。 3.使用方法 model.half() 注意1: 这一步一定一定要放在模型载入GPU之前,即放到model.cuda( )之前。 模型无论在CPU或者GPU上,model.half( )转换类型之后都在CPU上, 所以说需要再mo
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...
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 point) torch.DoubleTensor(64bit floating point) torch.HalfTensor(16bit floating piont1) torch.BFloat16Tens...
How? 问题定义清楚,那解决方案就非常简单了,只需要在涉及到log计算时,把输入从half精度转回float32: x = x.float() x_sigmoid = torch.sigmoid(x) 一些思考&废话 这里我接着讨论下我第一次看到nan之后,企图直接copy别人的解决方案,但解决不掉时踩过的坑。比如: 修改优化器的eps 有些blog会建议你从默认的1...
model=model.half()# 将模型转换为float16 optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01) 3. 梯度累积 梯度累积是一种优化策略,它可以减少一次迭代中的显存占用。通过累积梯度,我们可以将较大的Batch Size拆分为多个较小的Batch,并进行多次前向计算和反向传播。在更新参数时,我们对梯度进行累积平均,从而...
half_tensor=tensor.half()print(half_tensor.type())# torch.int()将该tensor转换为int类型 int_tensor=tensor.int()print(int_tensor.type())# torch.double()将该tensor转换为double类型 double_tensor=tensor.double()print(double_tensor.type())# torch.float()将该tensor转换为float类型 ...
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 model = nn.Sequential( nn.Linear(10, 50), nn.ReLU(), nn.Linear(50, 10), ) # 将模型移动到GPU上 model = model.cuda() # ...
不同类型之间的转换 不同类型之间的转换非常简单，只需要在Tensor后加 .long(), .int(), .float(), .double()等即可，也可以用.to()函数进行转换 tensor = torch.Tensor(3, 5)newtensor = tensor.long()——将tensor投射为long类型newtensor = tensor.half()——将tensor投射为半精度浮点类型newtensor =...
torch.half() 将tensor转换为半精度浮点类型 torch.int() 将该tensor转换为int类型 torch.double() 将该tensor转换为double类型 torch.float() 将该tensor转换为float类型 torch.char() 将该tensor转换为char类型 torch.byte() 将该tensor转换为byte类型 ...