torch float32转float16 文心快码BaiduComate 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...
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,训练参数即transformers库里的TrainingArguments文件。 其中有一个不起眼的参数,叫做 adam_epsilon。 顾名思义,这个...
Investigating why a model implementation using SDPA vs no SDPA was not yielding the exact same output using fp16 with the math backend, I pinned it down to a different behavior oftorch.softmax(inp, dtype=torch.float32).to(torch.float16)vstorch.softmax(inp)for float16 inputs. I am shari...
1.作用设置半精度直接可以 加快模型推理速度、减少GPU占用,并且只有不明显的Accuracy损失。2.原理原生的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…
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 t.int() 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(float...
torch.float()的使用方法 最常见的使用情况是在训练神经网络时,使用torch.float()将数据类型转换为float32或float16。 在这种情况下,我们可以使用to()方法在输入数据和模型参数之间进行转换。例如,我们可以将数据和模型参数转换为float32或float16,以提高模型的准确性和性能。 ```python import torch model = MyMod...
本人在调试推理代码过程中,由于未在model=AutoModelForCausalLM模型头内设置torch_dtype=torch.float16,将模型精度由32降低为16,导致总是CUDA out of memory。 开始是V100单卡32G尝试运行float32的baichuan2,报CUDA out of memory, 于是采用device_map="auto"多卡计算,未指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,导致总去抢占...
('/local_disk0/train') # Model torch_dtype = torch.bfloat16 quant_storage_dtype = torch.bfloat16 quantization_config = transformers.BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_use_double_quant=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch_dtype, bnb_4bit_quant...
经过检查，发现问题是出在某层多层感知机（MLP）中的一次线性运算（linear operation）。在这一层中，输入数据超出了float16所能表示的范围（[-65504, -66504]），从而导致了nan的产生。知道了具体原因，我采取了针对性的解决方案。我首先尝试了将输入数据转换为全精度浮点数（float32），以期避免浮点数...
torch 函数gpu cuda 利用率低 torch.cuda.synchronize(),1FP16半精度FP16和FP32,是计算机使用的二进制浮点数据类型。FP16即半精度,使用2个字节。FP32即Float。其中,sign为表示正负,exponent位表示指数2(n−15+1)2^{(n-15+1)}2(n−15+1),具体的细节这里不说明。需