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 impor
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...
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()`方法或者`.to(torch.int64)`方法来实现这个转换。`.long()`是PyTorch中将张量转换为64位整数的标准方法,而`.to(torch.int64)`则提供了更多的灵活...
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 () 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) ...
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...
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...
const），将float32数据类型的模型大小压缩减半为float16数据类型的模型。
[rank1]: ValueError: Must flatten tensors with uniform dtype but got torch.bfloat16 and torch.float32 I am running a code modified from this script https://github.com/huggingface/trl/blob/main/examples/scripts/dpo.py And I am runing with QLoRA. And source code for BnB config is modifie...