transformers 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 ...

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 ...

目前我的工作是将NumPy引入到Pyston中(一款Dropbox实现的Python编译器/解释器).在工作过程中,我深入接触了NumPy源码,了解其实现并提交了PR修复NumPy的bug.在与Num ...

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 ...

原生的Rest Level Client不好用,构建检索等很多重复操作. 对bboss-elasticsearch进行了部分增强:通过注解配合实体类进行自动构建索引和自动刷入文档,复杂的业务检索需要自 ...

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 ...

Tensorflow中,主要有以下几种数据类型(dtype),在旧版本中,不用加tf也能使用. 有符号整型 tf.int8:8位整数. tf.int16:16位整数. tf.int32:32位整数. ...

ndarray 的数据类型数据类型,即 dtype ,也是一个特殊的对象, 它包含了ndarray需要为某一种类型数据所申明的内存块信息(也成为了元数据,即表示数据的数据) dtype是NumPy能 ...

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 ...

目录前言: 一.NaN和Infinity 二.常用方法 1.安全数字 2.整数判断 3.数字格式判断 4.四舍五入 5.生成随机数三.总结前言: Number 是JavaScript的基本数据结 ...

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 ...

目录修改numpy array数据类型 1.numpy数据类型 2.改变numpy array数据类型 numpy数据类型说明及自动转换陷阱 1.数据类型的表示 2.构造ndarray时的dtype ...

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 Numpy学习 1 Numpy 介绍与应用 1-1Numpy是什么 2 NumPy Ndarray 对象 3 Numpy 数据类型 4 Numpy 数组属性 Pandas学习 1 pandas新 ...

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 ...