通过指定torch_dtype参数,可以实现不同数据类型之间的转换,从而满足不同操作对数据类型的要求,避免数据类型不匹配导致的错误。 总之,torch_dtype参数在PyTorch中扮演着至关重要的角色,它能够帮助用户灵活地控制张量的数据类型,从而更好地应对各种需求和挑战。在实际编程中,合理使用torch_dtype参数可以提高代码的可读性、...
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...
1. 理解torch dtype及其转换需求 dtype定义了张量中元素的数据类型,例如浮点数、整数、布尔值等。在深度学习模型中,经常需要根据不同的需求进行数据类型转换,例如将浮点数张量转换为整数张量进行标签处理,或将整数张量转换为浮点数张量进行数学运算。 2. 列出常用的torch dtype类型 PyTorch中常用的dtype类型包括: torch...
torch.dtype是表示torch.Tensor的数据类型的对象。PyTorch有八种不同的数据类型: 使用方法: >>> x = torch.Tensor([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])>>> print x.type() torch.FloatTensor torch.device torch.device代表将torch.Tensor分配到的设备的对象。 torch.device包含一个设备类型('cpu'或'cuda...
self._get_points_single(featmap_sizes[i], self.strides[i],dtype, device, flatten))returnmlvl_points 开发者ID:open-mmlab,项目名称:mmdetection,代码行数:19,代码来源:anchor_free_head.py 示例2: patch_forward_method ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch import...
1. dtype如何初始化 从dtype的方法体可以看出,dtype在初始化pipeline的时候不需要特别去设置,只要pipeline包含module,就一定会返回一个数据类型。而module的初始数据类型则往往是from_pretrained方法来定义的:即pipeline.from_pretrained(torch_dtype=torch.float16/float32)。
model = T5EncoderModel.from_pretrained("t5-small", torch_dtype=torch.half, low_cpu_mem_usage=False).to("cuda") input_text = "translate English to German: How old are you?" input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.to("cuda") ...
import java.lang.reflect.Method; class MethodInvokeTest { public static void main(String...
go-noahchanged the titletorch_dtype=torch.float16 옵션을 잘 동작하고 있습니까? 모델 전처리를 통하여 메모리 요구량을 낮출 수 있습니다.Nov 19, 2021 Author go-noahcommentedNov 20, 2021• ...
Thus I wonder if I misunderstood something. I have another project running to train LLaMA using bfloat16 (essentially usingrun_clm.pyfrom the official repo with--torch_dtype=bfloat16 --bf16command line flag), so if it turns out that I should not usetorch_dtypefor training then it means ...