對於浮點型數據運算精度丟失問題
對於浮點型數據運算精度丟失問題： 產生原因： 計算機並不能識別除了二進制數據以外的任何數據，無論我們使用何種編程語言，在何種編譯環境下工作，都要先 把源程序翻譯成二進制的機器碼后才能被計算機識別。 而在存儲浮點型數據時 ...
原文：Pytorch半精度浮點型網絡訓練問題
用Pytorch . 進行半精度浮點型網絡訓練需要注意下問題： 網絡要在GPU上跑，模型和輸入樣本數據都要cuda .half 模型參數轉換為half型，不必索引到每層，直接model.cuda .half 即可 對於半精度模型，優化算法，Adam我在使用過程中，在某些參數的梯度為 的時候，更新權重后，梯度為零的權重變成了NAN，這非常奇怪，但是Adam算法對於全精度數據類型卻沒有這個問題。 另外 ...
2018-12-20 13:02 0 4046 推薦指數：
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