FP16 第3页

多显卡导致的报错

loss_history,eval_callback,optimizer,epoch,epoch_step,epoch_step_val,gen,gen_val,UnFreeze_Epoch,Cuda,fp16

Aughts·2023-06-22 11:35

pytorch 前向传播与反向传播代码+ fp16

optim.zero_grad():将模型的梯度参数设置为0，即清空之前计算的梯度值，在训练模型过程中，每次模型反向传播完成后，梯度都会累加到之前的梯度值上，如果不清空，这些过时的梯度将会影响下一次迭代的结果。因此，使用optim.zero_grad()来清空梯度避免这种情况的发生。保证每次迭代使用的都是当前轮次的新梯度，有效提高模型的训练的精度和稳定性；predict=model(img):这个

junjian Li·2023-06-21 14:08

如何在c++中实现对onnxruntime推理的量化优化

将FP32的ONNX模型转换为FP16类型需要使用ONNXRuntimeC++AP

Unknown To Known·2023-06-15 22:05

DETR模型转RKNN

3.开始转模型4.测试代码5.不想转，直接用也可以，转好的给你，请关注评论一下1.前言RKNN出最新版本了，测试了一下，rk在transformer方面做了很多的工作，至少之前不能转的模型，现在可以在fp16

呆呆珝·2023-06-15 16:59

基于 Quivr 搭建个人专属知识库

上一篇里，树先生教大家利用ChatGLM-6B+langchain实现个人专属知识库，实际运行下来，发现2个问题：1、购买的16G显存的GPU云服务，在FP16精度下，多轮对话到第二轮，显存就爆了，无奈只能上

程序员树先生·2023-06-14 07:41

Cracking C++(7): 使用 fp16 类型

文章目录1.目的2.支持fp16的平台3.fp16的模拟实现3.1开源库概况3.2x86平台的编译器对fp16类型的支持3.3`__fp16`类型的限制：不能作为函数参数3.4封装half库3.5执行计算

baiyu33·2023-06-11 13:25

【NLP】复旦开源MOSS，首个「中国版ChatGPT」附详细下载+安装+部署教程

这次，复旦团队的模型不仅更加成熟，而且还增加了「搜索引擎、计算器、解方程、文生图」等插件功能，既可在线体验，也支持本地部署——在FP16精度下单张A100/A800或两张3090显卡就

风度78·2023-06-11 11:34

Chinese-LLaMA-Alpaca代码实战

文章目录微调chinese-alpaca部署llama.cpp将FP16模型量化为4-bit项目地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca微调chinese-alpaca

dzysunshine·2023-06-09 18:44

ChatGLM-6B 模型介绍及训练自己数据集实战

6B是开源的文本生成式对话模型,基于GeneralLanguageModel(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上显存占用6G左右,优点:1.较低的部署门槛：FP16

dream_home8407·2023-06-08 00:02

混合精度训练

“仅仅在权重更新的时候使用fp32，耗时的前向和后向运算都使用fp16”。在反向计算开始前，将dloss乘上一个sca

dingtom·2023-04-16 06:42

混合精度训练，FP16加速训练，降低内存消耗

计算机中的浮点数表示，按照IEEE754可以分为三种，分别是半精度浮点数、单精度浮点数和双精度浮点数。三种格式的浮点数因占用的存储位数不同，能够表示的数据精度也不同。Signedbit用于控制浮点数的正负，0表示正数，1表示负数；Exponent部分用于控制浮点数的大小，以2为底进行指数运算；Significand部分用于控制浮点数的精度，存储浮点数的有效数字。默认深度学习模型训练过程中都是使用f

羞儿·2023-04-14 08:14

FP64、FP32、FP16、FP8简介

目录1、单精度浮点数FP32的表示2、半精度浮点数FP16的表示3、双精度浮点数FP64的表示4、FP85、写在最后1、单精度浮点数FP32的表示浮点数由三部分组成：符号位、指数部分、尾数部分以单精度浮点数为例

weixin_42330305·2023-04-14 08:43

模型量化压缩（fp32-＞fp16）

1fp32_2_fp16#ifndef__COMPILIER_FP16_H__#define__COMPILIER_FP16_H__#ifdefMACOS#else#ifdef__cplusplusextern"C"{#endif#ifdefined__ARM_ARCH||defined__riscv#definefp16_to_fp32(data)\({\floatf=data;\f;\})#d

孙笑窜·2023-04-14 08:10

fp32和fp16之间转换

深度学习中我们一般使用浮点进行原始模型的训练推理，但是有时候我们希望占用更少的内存，加快推理速度，精度又要求没有特别高的情况下，假设硬件支持了fp16的加速优化，我们就可以使用。

侵蚀昨天·2023-04-14 08:10

FP16\FP32\INT8\混合精度的含义

FP32是单精度浮点数，用8bit表示指数，23bit表示小数，占用4字节；FP16半精度浮点数，用5bit表示指数，10bit表示小数，占用2字节；INT8，八位整型占用1个字节，INT8是一种定点计算方式

辣大辣条·2023-04-14 08:09

深度学习模型权重数值精度FP32,FP16,INT8数值类型区别

神经网络的权重以及偏置的数据类型在计算中进行运算存储的时候，采用FP32的单浮点精度的数据类型进行存储，但是在一定时候，我们为了获得更短的训练速度，会使用混合精度训练的方式混合精度的含义就是，FP32以及FP16

千与编程·2023-04-14 08:08

深度学习模型精度fp16和fp32

解决方案：使用低精度计算对模型进行优化1.推理过程中，模型优化目前比较成熟的方案就是fp16量化和int8量化；2.训练方

香菜烤面包·2023-04-14 08:06

TensorRT

TensorRT提高性能方式算子融合(层与张量融合)：简单来说就是通过融合一些计算op或者去掉一些多余op来减少数据流通次数以及显存的频繁使用来提速量化：量化即IN8量化或者FP16以及TF32等不同于常规

python算法工程师·2023-04-09 09:09

【目标检测】YOLOv5多进程/多线程推理加速实验

主要有以下这些思路：使用更快的GPU，即：P100->V100->A100多卡GPU推理减小模型尺寸，即YOLOv5x->YOLOv5l->YOLOv5m->YOLOv5s->YOLOv5n进行半精度FP16

zstar-_·2023-04-07 13:25

DNN硬件加速器设计4 -- Co-Design and Benchmarking Metrics（MIT）

减小计算精度和对参数进行低位宽量化：参数类型为定点数与浮点数的比较，数据位宽对精度的影响（2）减少计算量和参数存储量：参数压缩(Compression)，网络裁剪（Pruning）下图1所示为FP32,FP16

被选召的孩子·2023-04-05 03:47

【高效研发性能之选】迅为RK3588人工智能AI主板

RK3588引入了新一代完全基于硬件的最大4800万像素ISP，内置NPU，支持INT4/INT8/INT16/FP16混合运算能力，支持安卓12和linux系统。了解更多信息可点击迅为

北京迅为·2023-04-01 18:54

RK3568/3588开发板 | AI功能演示

迅为RK3568以及RK3588开发板内置独立NPU，支持INT4/INT8/INT16/FP16混合运算。

北京迅为·2023-04-01 18:23

使用Unit Scaling进行FP16 和 FP8 训练

UnitScaling是一种新的低精度机器学习方法，能够在没有损失缩放的情况下训练FP16和FP8中的语言模型。

deephub·2023-03-31 17:16

ARM CPU性能优化：FP32 、FP16 和BF16区别

://zhuanlan.zhihu.com/p/351297472https://community.arm.com/cn/b/blog/posts/arm-891361032今天，主要介绍FP32、FP16

haima1998·2023-03-31 03:07

全网最全-混合精度训练原理

如图所示在网络模型训练阶段，激活函数的梯度分布式中，有67%的精度小于2^24，直接使用FP16进行表示会截断下溢的数据，这些梯度值都会变为0。

ZOMI酱·2023-03-18 15:29

基于mindspore的口罩检测训练与在线推理

installmindspore开源模型库：https://gitee.com/mindspore/models测试平台为昇腾Atlas800训练服务器，Ubuntu18.04系统，搭载昇腾910AI加速芯片，FP16

追猫人·2023-03-15 09:20

FP16和FP32以及基于Apex的混合精度加速

1.FP16FP16也称为半精度浮点数是一种计算机使用的二进制浮点数数据类型，使用2字节（16位）存储图1.FP16和FP32表示范围对比FP16的表示范围(6∗10−8→655046*10^{-8}\

orangerfun·2023-02-27 18:19

Python环境下将ONNX模型转为fp16 半精度浮点方式

由于Jetpack4.6.2的TensorRT8.2对于有16G内存的NX支持存在问题运行不了（8G内存没有问题），可以运行的TensorRT7不支持我这边模型用到的einsum操作，所以我先想着改成fp16

无情的AI鸽子·2023-02-03 10:01

torch.cuda.amp

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。

Mr_wuliboy·2023-02-02 09:19

Pytorch混合精度训练

简介FP16(半精度浮点数)表示能够提升拥有TensorCore架构的GPU的计算速度(V100)。有很多相关介绍对其运作原理和使用方法进行了说明，本文就不再赘述。

whaosoft143·2023-02-01 12:06

Huggingface-transformers项目源码剖析及Bert命名实体识别实战

加载各类包（略）2.载入训练参数3.模型初始化4.BertForTokenClassification5.处理数据6.开始训练1）将训练、验证、测试数据集传入DataLoader2）设置优化函数3）设置fp16

野猪向前冲_真·2023-01-29 16:39

yolov7的 TensorRT c++推理，win10， cuda11.4.3 ，cudnn8.2，tensorrt8.2.1.8。

_472.50_win10.exeTensorRT-8.2.1.8.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zipRTX2060推理yolov7，FP32耗时28ms，FP16

vokxchh·2023-01-29 08:38

tensorrt 加速原理

第一是TensorRT支持INT8和FP16的计算，通过在减少计算量和保持精度之间达到一个理想的trade-off，达到加速推断的目的。

G换一种活法·2023-01-23 10:04

优化PyTorch性能的一些trick

混合精度训练：FP32量化为FP16大Batch训练：对前几次梯度进行累加，然后统一进行参数更新，从而变相实现大Batch训练梯度检查点：训练时间换显存，在前向阶段传递到checkpoint中的forward

风zx·2023-01-19 15:46

pytorch使用bert微调实现文本情感分析例子（混合精度fp16）

数据集：https://download.csdn.net/download/qq_37401291/87392009#ImportnecessarylibrariesimportnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsfrompylabimportrcParamsimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibim

qq_37401291·2023-01-19 15:19

速度为单GPU1.6倍，kaggle双GPU(ddp模式)加速pytorch攻略

accelerate是huggingface开源的一个方便将pytorch模型迁移到GPU/multi-GPUs/TPU/fp16模式下训练的小巧工具。

Python_Ai_Road·2023-01-18 00:24

显卡的一些总结

0.显卡架构1.浮点数在计算机内存中的存储方式(FP32,FP64)2.FP32&TF32TF32采用了与半精度（FP16）数学相同的10位尾数位精度，这样的精度水平远高于AI工作负载的精度要求，有足够的余量

yankaixiaoxiao·2023-01-15 20:59

【深度学习-数据加载优化-训练速度提升一倍】

训练时间优化：深度学习训练往往需要大量的数据，训练过程也比较慢，常见的提升训练速度的方法包括：数据加载优化、模型计算优化、fp16半精度训练、加大batch、多卡训练等方法。

yealxxy·2023-01-12 11:22

INT8加速原理 TensorRTX+yolov5+INT8加速测试

首先介绍一下FP64，FP32，FP16，INT8FP32就等于我们平时说的float浮点数，用4Byte=32bit存储数据，又叫单精度。FP16又叫半精度，用2Byte=16bit存储数据。

czafrost·2023-01-12 09:21

pytorch中的混合精度训练

pytorch中的混合精度训练，可以帮助我们更加快速地、使用更大的batch_size去训练模型，这其中涉及到的是不同精度的浮点数类型（单精度FP32以及半精度FP16）之间的切换和混合使用，所以叫做混合精度训练

艾伦·布拉德·2023-01-11 00:32

分享 7 个 AI 优质开源项目！文本生成、自动化数据搜集...

项目一：nanodet超快速轻量级无锚物体检测模型项目地址：https://github.com/RangiLyu/nanodet项目特点：超轻量：模型文件只有980KB(INT8)或1.8MB(FP16

niuyunpang·2023-01-09 10:43

在cuda中使用tensor core计算GEMM（上）

开始就已经支持代码中调用tensorcore进行计算，tensorcore是NVIDIA的volta架构中新处理单元，分布于各个流处理器（SM）中，其在物理层支持如下形式的运算：其中矩阵乘法中的A,B数据类型必须为FP16

Willowwww·2023-01-05 08:22

半精度（FP16），单精度（FP32），双精度（FP64）

1.分析在单精度32位格式中，1位用于指示数字为正数还是负数。指数保留了8位，这是因为它为二进制，将2进到高位，其余23位用于表示组成该数字的数字，称为有效数字。而在双精度下，指数保留11位，有效位数为52位，从而极大地扩展了它可以表示的数字范围和大小。半精度则是表示范围更小，其指数只有5位，有效位数只有10位。半精度的格式与单精度的格式类似，最左边的一位仍是符号位，指数有5位宽且以余-16（ex

我叫夏满满·2023-01-03 22:52

fp16和fp32

float：1个符号位、8个指数位和23个尾数位利用fp16代替fp32优点：1）TensorRT的FP16与FP32相比能有接近一倍的速度提升168，前提是GPU支持FP16（如最新的2070,2080,2080ti

hi我是大嘴巴·2023-01-03 22:52

C语言fp32转为fp16的代码,FP32转FP16能否加速libtorch调用

FP32转FP16能否加速libtorch调用pytorchlibtorchFP16###1.PYTORCH采用FP16后的速度提升问题pytorch可以使用half()函数将模型由FP32迅速简洁的转换成

欧弟17600937855·2023-01-03 22:52

机器学习-fp16相乘

1位符号位+5位指数位+10位尾数位，共16位，内存占2个字节具体fp16表示法可以参照：机器学习-fp16表示运算步骤检查操作数中是否有0、Inf、NaNNaN*a=Nan;Inf*0=Nan;(-Inf

梦中_破·2023-01-03 22:22

机器学习-fp16表示

公式引入存储方式：1位符号位+5位指数位+10位尾数位，共16位，内存占2个字节sign:符号位exponent:指数位（阶码）fraction:小数位（尾数）fp16表示为:1.（1.0+fraction