原文:tensorflow fp16训练

理论 在混合精度训练中,权重,激活值和梯度是保存成fp 的形式,为了能够匹配fp 的网络精度,有一个权重的fp 的master copy。 在tensorflow中的具体实现 tensorflow支持fp 的存储和tensor计算。包含tf.float 的数据类型的卷积和矩阵运算会自动使用fp 的计算。 为了能够使用tensor的core,fp 的模型需要转换成fp 和fp 的混合,可以手动完成, ...

2019-05-02 21:48 1 5231 推荐指数:

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CUDA FP16

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Sun Sep 09 04:56:00 CST 2018 0 890
FP16

FP16 稍微介绍一下,FP16FP32,BF16FP32是单精度浮点数,8 bit表示指数,23bit表示小数。FP16采用5bit表示指数,10bit表示小数。BF采用8bit表示整数,7bit表示小数。所以总结就是,BF16的整数范围等于FP32,但是精度差。FP16的表示 ...

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混合精度训练 | fp16 用于神经网络训练和预测

混合精度训练 混合精度训练是在尽可能减少精度损失的情况下利用半精度浮点数加速训练。它使用FP16即半精度浮点数存储权重和梯度。在减少占用内存的同时起到了加速训练的效果。 IEEE标准中的FP16格式如下: 取值范围是5.96× 10−8 ~ 65504,而FP32则是1.4×10-45 ...

Fri Apr 10 23:51:00 CST 2020 0 3598
FP32转FP16能否加速libtorch调用

FP32转FP16能否加速libtorch调用 pytorch libtorch FP16 ###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FP16.但FP16 ...

Mon Sep 07 19:51:00 CST 2020 0 1220
 
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