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fp16的形式，为了能够匹配fp32的网络精度，有一个权重的fp32的master copy。 在tensorflow中的具体实现 tensorflow支持fp16的存储和tensor计算。包含tf.float16的数据类型的卷积 ...
原文：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FP 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FP 格式如下： 取值范围是 . ，而FP 则是 . . 。 从FP 的范围可以看出，用FP 代替原FP 神经网络计算的最大问题就是精度损失。 float ： 个符号位 个指数位和 个尾数位 利用fp 代替 fp 优 ...
2020-04-10 15:51 0 3598 推荐指数：
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