fp16

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
梦中_破·2023-01-03 22:22

机器学习-fp16相加

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;0+a=a;Inf+Inf
梦中_破·2023-01-03 22:21

TensorRT debug及FP16浮点数溢出问题分析

前言TensorRT是NVIDIA推出的一款高效深度学习模型推理框架，其包括了深度学习推理优化器和运行时，能够让深度学习推理应用拥有低时延和高吞吐的优点。除了常规的加速功能外，TensorRT还提供了一套可用于engine生成过程中debug的工具，包括Polygraphy、ONNXGraphSurgeon和PyTorch-Quantization。这些小工具用处很大，值得花时间进一步研究。Deb
TracelessLe·2023-01-03 22:21

关于半精度FP16的表示范围和精度、混合精度训练--彻底弄懂

摘要：之前想看一下浮点数和整型数的表示到底有什么区别，零零散散看了一些文章，感觉写得都不得要领，今天就系统把FP16的表示原理，以及非规格化数完全讲明白。
guanyonglai·2023-01-03 22:21

tensorRT（一）| tensorRT如何进行推理加速？

模型在推断（Inference）的时候只有前向计算，无需回传，因此可以使用低精度技术，如FP16、INT8、甚至是Bit（0和1），其推理结果没有特别大的精度损失。
AI大道理·2023-01-03 09:49

TensorRT介绍及使用

优点如下：总结下来主要有以下6点：ReducedPrecision：将模型量化成INT8或者FP16的数据类型（在保证精度不变或略微降低的前提下），以提升模型的推理速度。
qxq_sunshine·2022-12-31 08:39

显卡天梯图vs专业计算卡丽台T4，v100vs混合精度训练

为什么显卡天梯图里没有丽台T4，v1001.1消费级用户：使用消费级显卡，GeForce产品1.2专业人员：使用专业计算卡，NVIDIATeslaV1002使用fp16混合精度训练？
视觉AI·2022-12-30 09:22

DistributedParallel的资料集锦

/archives/pytorch-to-use-multiple-gpus混合精度训练:大多数的深度学习模型使用的是32位单精度浮点数（FP32）来进行训练，而混合精度训练的方法则通过16位浮点数（FP16
小妖精Fsky·2022-12-30 08:52

较为详细的记录总结TensorRT的python接口的使用，环境配置，模型转换和静态动态模型推理

TensorRT支持INT8和FP16的计算。深度学习网络在训练时，通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。
CaiDou_·2022-12-29 16:43

TensorRT 入门(7) INT8 量化

文章目录0.前言1.sampleINT81.1实例简介1.2扩展阅读2.sampleINT8API2.1实例简介2.2扩展阅读3.PythonCaffeMNISTINT80.前言TensorRT提供了FP16
清欢守护者·2022-12-29 11:23

MindSpore算子笔记--nn.ReLU

计算公式是f(x)=max(0,x)，因此输入在小于0时，结果为0，输入在大于0时为线性增大，参考下图参数介绍input_data(Tensor)-输入Tensor，要求输入数据必须为fp32或fp16
HUAWEIZHIZHE·2022-12-26 01:23

关于yolov5训练后权重较大的原因及其解决方案

精度变化官方给的预训练权重是FP16，而我们训练的时候是使用混合精度训练（支持CUDA才行），半精度训练只能在CUDA下进行，不支持CUDA默认是使用单精度训练，最终我们保存的权重是FP32，较FP16
飞羽QQ·2022-12-23 15:45

如何在PyTorch中开启混合精度训练

一、混合精度训练指同时使用单精度(FP32)和半精度(FP16)进行训练，有实验证明在保证模型效果不变的情况下，使用混合精度训练可以有效加快训练时间、减少网络训练时候所占用的内存。
ViperL1·2022-12-23 12:53

RuntimeError: “unfolded2d_copy“ not implemented for ‘Half‘

notimplementedfor‘Half’在使用GPU训练完deepspeech2语音识别模型后，使用django部署模型，当输入传入到模型进行计算的时候，报出的错误，查了问题，模型传入的参数use_half=TRUE，就是利用fp16
要好好学习呀！·2022-12-23 08:02

半精度（FP16）调试血泪总结

通常我们训练神经网络模型的时候默认使用的数据类型为单精度（FP32），在该阶段要花费很多的运行时间；而在部署时，为了减少计算量，可以考虑使用16位浮点数，也就是半精度（FP16）。
机器学习与AI生成创作·2022-12-22 23:01

行人重识别 代码阅读（来自郑哲东 简单行人重识别代码到88%准确率）

来自郑哲东简单行人重识别代码到88%准确率阅读代码prepare.py数据结构部分代码一些函数model.pyClassBlockResNet50train.py一些参数使用fp16预处理数据集迭代器训练模块阅读代码因为自己对代码不擅长
World_2·2022-12-22 16:17

MNN卷积性能提升90%！ARMv86正式投用

技术背景为了提升端侧推理速度，降低内存占用，MNN除了支持fp32的模型推理外，还支持fp16,bf16,int8等数
阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2022-12-17 01:31

Stable Diffusion 迁移和部署

文章目录1.模型概述2.模型架构3.模型迁移流程3.1前置准备3.2CLIPtextencoder3.3VQ-VAE(fp16)3.4Textconditionedunet3.5创建pipeline3.6webdemo
算能开发者社区·2022-12-16 16:07

深度学习模型加速平台介绍

TensorRT提升速度主要使用两个方面的改进：1、将数值计算时使用INT8或者FP16而不是FP32，计算可以大大减小计算量，从而达到加速的目的2、对网络进行重构，把一些可以合并的运算放到一起一起，提升并行度容易混淆的
一颗大青早·2022-12-16 07:32

华为升腾网络计算机干嘛用的,华为升腾910芯片干什么的昇腾910是用在哪的 强大性能揭秘...

实际测试结果表明，在算力方面，昇腾910完全达到了设计规格，即：半精度(FP16)算力达到256Tera-FLOPS，整数精度(INT8)算力达到512Tera-OPS；重要的
weixin_39747383·2022-12-13 17:09

yolov5m.pt triton部署

21.10-py32.将yolov5m转为onnxA.下载yolov5官方代码B.在运行export.py文件之前，因为onnx必须转成动态的，需要修改dynamic参数，并且根据自己需求修改精度（一般为FP16
今天不标数据的小wu·2022-12-11 11:57

yolox-s && yolox-x evaluate

yolox_seval.pyWesupportbatchtestingforfastevaluation:(验证精度)命令行：python-myolox.tools.eval-nyolox-s-cyolox_s.pth-b64-d8--conf0.001[--fp16
Hoshea_sun·2022-12-11 00:35

自训练的人脸带口罩判断算法

人脸系列文章目录文章目录人脸系列文章目录前言一、准备数据集二、模型搭建1.数据处理2.模型选择3.lossfunc和lrscheduler4.pytorch使用fp16训练5.训练调参5.推理demo总结前言使用
songlixiangaibin·2022-12-10 21:12

解决mmdetection训练过程loss为nan的问题

一次是由于数据标注出现问题，换不同的模型参数均出现此问题，因此需要仔细检查数据格式；有一次是换了个neck的结构，loss变为nan，后面通过将学习率调为原来的1/10（根据实际情况调整），就没有出现了；还有一次是注释掉fp16
诸神黄昏的幸存者·2022-12-10 16:31

20210902:Hisi量化篇-模型择优

模型转换量化的一般流程：1：训练模型（fp32)2：模型选优，依据acc或者loss2：量化模型（int8/fp16）3：单图比较输出相似度4：多图评测ROC，验证精度+选择合适阈值（约等指数）一般在第
微风❤水墨·2022-12-09 07:57

【RK3399+RK1808】NPU算力集成

配置AI专用芯片RK1808，RK1808内置的NPU算力最高可达3.0TOPs，支持INT8/INT16/FP16混合运算，最大程度兼顾性能、功耗及运算精度，支持TensorFlow、Caffe、ONNX
暴走的阿Sai·2022-12-08 22:47

【动手学PaddlePaddle2.0系列】浅谈混合精度训练

1.1半精度与单精度半精度（也被称为FP16）对比高精度的FP3
Mowglee·2022-12-07 08:03

OpenCV4学习笔记（64）——dnn模块之调用基于残差SSD神经网络的人脸检测模型

其中Tensorflow模型经过压缩，运算速度快，但精度比较低；而caffe模型使用FP16的浮点数据，检测精度更高，但运算速度略逊一筹。
邱小兵·2022-12-02 13:40

TensorRT加速深度学习在线部署

二、TensorRT高阶介绍：对于进阶的用户，出现TensorRT不支持的网络层该如何处理；低精度运算如fp16，大家也知道英伟达最新的v100带的TensorCore支持低精度的fp运算，包括上一代的
jwy2014·2022-11-30 17:52

Xavier中使用TensorRT的Python API对Pytorch模型进行FP16精度和INT8精度转换

Xavier中使用TensorRT的PythonAPI对Pytorch模型进行FP16精度和INT8精度转换0.Xavier环境JetPack4.6python3.6.9tensorrt8.0.1.6torch1.9.0
Zannnne·2022-11-30 16:51

Tensorrt实现solov2加速

Tensorrt实现solov2加速SOLO简介环境依赖快速开始转换pytorch模型生成FP16模型并执行推理第一版程序，使用pycuda第二版程序，不使用pycuda测试效果SOLO简介solo系列网络是由
blanokvaffy·2022-11-28 07:27

（十七：2020.09.10）nnUNet最全问题收录（9.10更新）

一、写在前面二、GITHUBISSUEI.使用上的问题：#477《3DnnUNet支持FP16量化吗？》
花卷汤圆·2022-11-26 20:55

yolov4_trt

由于训练好的神经网络权重已经确定，后续使用中无需后向传播以及高精度计算，因此在模型的部署过程中可以通过使用低精度如FP16（16位的float型）来对前向传播过程进行加速推断。Tensor
丹啊丹·2022-11-26 18:09

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 解决方法

使用fp16的时候，容易报上面的错误解决方法：（1）检查自己的代码实现，数组是否越界BCELoss之前有没有转到0~1之间（2）这个通常是产生了nan导致数组越界，可以通过如下方式定位nan出现的位置：
JackHu-bme·2022-11-26 01:36

runtimeerror: input type (torch.cuda.floattensor) and weight type (torch.floattensor) should be the

Loadmodeldevice=select_device(device)model=DetectMultiBackend(weights,device=device,dnn=dnn,data=data,fp16
泰迪狒·2022-11-24 00:25

MindSpore怎样使用混合精度

对于FP16的算子，若给定的数据类型是FP32，MindSpore框架的后端会进行降精度处理。用户可以开启INFO日志，并通过搜索关键字“reduceprecisi
小乐快乐·2022-11-23 05:07

有关于pytorch单精度bfloat16位

不同于普通的单精度浮点数FP16(i.e.,torch.float16)，BF16是介于FP16和FP32之间的一种浮点数格式。BF16的指数位比FP
Reza.·2022-11-22 10:56

PaddleDetection训练自己的（VOC）数据集

mAP)和推理速度均优于YOLOv4模型，PP-YOLO在COCOtest-dev2017数据集上精度达到45.9%，在单卡V100上FP32推理速度为72.9FPS,V100上开启TensorRT下FP16
Apαche·2022-11-21 02:58
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