整数类型(torch.int8到torch.int64)和无符号整数类型(torch.uint8到torch.uint64)的内存占用依赖于其位数。 浮点类型(torch.float16,torch.float32,torch.float64)的内存占用也是根据位数(16 位、32 位、64 位)来决定的。 复数类型(torch.complex64,torch.complex128)占用内存是两个对应的浮点数类型大小的总和。
在PyTorch中,将float32类型的数据转换为float16类型可以通过两种主要方法实现:使用.half()方法或.to(torch.float16)方法。以下是详细的步骤和代码示例: 1. 确定需要转换的数据(张量) 首先,你需要有一个float32类型的张量。例如: python import torch # 创建一个float32类型的张量 float32_tensor = torch.randn(...
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…
torch.float32是常用的单精度浮点数类型,占4字节。torch.float64是双精度浮点数类型,精度更高但占用内存更多。torch.int8为8位有符号整数类型,取值范围是 -128到127。torch.uint8是8位无符号整数类型,取值从0到255 。torch.int16是16位有符号整数类型,可表示更大范围整数。torch.int32为32位有符号整数类型,...
如何解决<Linear4bit 的输入类型是 torch.float16,但 bnb_4bit_compute_type=torch.float32 (默认)。这将导致推理或训练速度缓慢>经验,为你挑选了2个好方法
我正在尝试在 LLAMA 2 上使用 Huggingface PEFT LORA 微调进行 Pytorch Lightning Fabric 分布式 FSDP 训练,但我的代码最终失败: `FlatParameter` 需要统一的数据类型,但得到了
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) ...
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. torch.uint8,8位无符号整型数据类型。 6. torch.int16或者torch.short,16位有符号...
然而,这个算子在不同的硬件平台(CPU、GPU和NPU)上支持的数据类型可能会有所不同。 CPU:在CPU上,torch.arange算子支持多种数据类型,包括整数类型和浮点类型。默认情况下,使用torch.arange时,它会返回一个浮点数类型的张量(float64或float32)。如果需要指定整数类型,可以使用dtype参数。例如,torch.arange(5, dtype=...
float32 tensor转成long torch python,在PyTorch中,如果你有一个数据类型为`float32`的张量`X_train_crf`,并且你想要将其转换为`long`类型,你可以使用`.long()`方法换。