torch 模型半精度 / 张生荣

pytorch 使用半精度模型部署的操作

背景 pytorch作为深度学习的计算框架正得到越来越多的应用. 我们除了在模型训练阶段应用外,最近也把pytorch应用在了部署上. 在部署时,为了减少计算量,可以考虑使用16位浮点模型,而训练时涉 ...

用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model. ...

简介 AMP:Automatic mixed precision,自动混合精度,可以在神经网络推理过程中,针对不同的层,采用不同的数据精度进行计算,从而实现节省显存和加快速度的目的. 在Pytorch ...

目录导读什么是Tensor Cores? 那么,我们如何使用Tensor Cores? 使用PyTorch进行混合精度训练: 基准测试导读只需要添加几行代码,就可以得到更快速,更省显存的PyT ...

目录 2.1.为什么要微调 2.2.需要微调的情况 2.4.参数冻结---指定训练模型的部分层 2.5.参数冻结的方式 2.5.1.冻结方式1 2.5.2.冻结方式2 2.5.2.冻结方式3 2.6. ...

目录从Keras转换成PB模型从PB模型转换成ONNX模型改变现有的ONNX模型精度部署ONNX 模型总结从Keras转换成PB模型请注意,如果直接使用Keras2ONNX进行模型转换大 ...

网上关于tensorflow模型文件ckpt格式转pb文件的帖子很多,本人几乎尝试了所有方法,最后终于成功了,现总结如下.方法无外乎下面两种: 使用tensorflow.python.tools.fr ...

之前希望在手机端使用深度模型做OCR,于是尝试在手机端部署tensorflow模型,用于图像分类. 思路主要是想使用tflite部署到安卓端,但是在使用tflite的时候发现模型的精度大幅度下降,已经 ...

目录线性回归模型 1.加载数据 2.划分训练集和测试集 3.训练模型 4.预测数据 5.画图展示线性拟合情况 6.预测数据测试评估模型精度 1.计算回归模型精度模型持久化前言: 本文介绍如何构 ...

目录前言基本用法高级 API 前言 Open Neural Network Exchange (ONNX,开放神经网络交换) 格式,是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行转 ...

目录一.数据集爬取二.数据处理三.开始识别四.模型测试总结一.数据集爬取现在的深度学习对数据集量的需求越来越大了,也有了许多现成的数据集可供大家查找下载,但是如果你只是想要做一下深度学习 ...

目录 yolov5调用usb摄像头 YOLOv5调用本地摄像头总结 yolov5 调用 usb 摄像头文章是在yolov5 v5.0版本的detect.py所修改编写其他v1.0-v4.0没有试 ...

前几天学习了Yolov5,当我想实际将Yolov5实际运用的时候却不知道怎么办了然后我决定对Yolov5的detect.py修改为可以直接调用的函数因为我只需要识别图片,所以我将detect.py ...

Summary 主要包括以下三种途径: 使用独立的函数: 使用torch.type()函数: 使用type_as(tesnor)将张量转换为给定类型的张量. 使用独立函数 import torch t ...

Tensor有不同的数据类型,每种类型分别有对应CPU和GPU版本(HalfTensor除外).默认的Tensor是FloatTensor,可通过torch.set_default_tensor_ty ...

Pytorch的数据类型为各式各样的Tensor,Tensor可以理解为高维矩阵. 与Numpy中的Array类似.Pytorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型,一般GP ...

目录 5 条标注数据,搞定物流快递单信息抽取智能立体库盘点近几年,制造业作为国民经济主体,是国家创造力.竞争力和综合国力的重要体现.作为制造强国建设的主攻方向,可以说,智能制造发展水平关乎我国未来 ...

目录读取RGB文件读取HSI文件在显示图片之前需要注意的几个问题显示Tensor/numpy的数据类型 Tensor进行数据类型的转换 Numpy进行数据类型的转换显示图片保存RGB图像 ...

前言在python 中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率,类似于R的向量化操作,是的数据的操作趋于简单化,在python 中是使用numpy模块可以进行数组和矢量计算. 下面来看下 ...