文心快码 在PyTorch 中,query.dtype: torch.float16 表示query 这个张量的数据类型是 torch.float16,即 16 位浮点数。 在PyTorch 中,数据类型(dtype)是指张量(Tensor)中元素的类型。torch.float16 是一种半精度浮点数类型,它使用 16 位来存储一个浮点数,相比 torch.float32(32 位浮点
由于当下显卡显存不足,训练模型时可以考虑将torch.float32精度全部改为torch.float16精度,能节省一半的显存。导入模型时,我们可以用如下方式导入torch.float16模型 之后使用Trainer进行训练,配置一些训练参数…
float16 elif v == np.uint8: dt = torch.uint8 elif v == np.int8: dt = torch.int8 elif v == np.int16: dt = torch.int16 elif v == np.int32: dt = torch.int32 elif v == np.int16: dt = torch.int16 else: raise ValueError("Unsupported dtype {}".format(v)) updated[k...
torch_dtype参数 在使用torch_dtype参数时,可以传入的值包括以下几种常见的数据类型: 1. torch.float32或者torch.float,32位浮点型数据类型。 2. torch.float64或者torch.double,64位浮点型数据类型。 3. torch.float16或者torch.half,16位半精度浮点型数据类型。 4. torch.int8,8位有符号整型数据类型。 5. ...
Describe the bug I'm using the following code: !pip install diffusers !pip install transformers scipy ftfy pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", revision="fp16", torch_dtype=torch.float16, use_au...
@noah-ko 저희가 배포시에 torch_dtype=torch.float16와 low_cpu_mem_usage=True옵션을 독자적으로 사용하여야 하는 부분을 실수하여 float16인 경우 의도와 다르게 동작하여 GPU메모리 사용량이 많...
默认情况下其他的模块(例如torch.nn.LayerNorm)会被转化为torch.float16,但是其实你也可以使用上文中提及的torch_dtype强行改成3232位。 importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLMmodel_8bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m", load_in_8bit=True, torch_dtype=torch.float...
pytorch Linear4bit的输入类型是torch.float16，但bnb_4bit_compute_type=torch.float32(默认),这会...
torch.Tensor 默认数据类型是 float32 torch.LongTensor 默认数据类型是 int64 数据类型转换: int 和 float 之间的转换可以通过 () 和 t.float()实现,默认转为 int64 和 float32 int 之间、float 之间的转换可以通过 a=b.type() 实现 example: 假设 t 为 torch.float16 的 Tensor, t=t.type(float32) ...
🐛 Describe the bug Hi there, I ran the following code on CPU or GPU, and observed that torch.tensor([0.01], dtype=torch.float16) * torch.tensor(65536, dtype=torch.float32) returns INF. The second scalar operand (torch.tensor(65536, dtype...