tensorflow fp16訓練
理論 在混合精度訓練中，權重，激活值和梯度是保存成fp16的形式，為了能夠匹配fp32的網絡精度，有一個權重的fp32的master copy。 在tensorflow中的具體實現 tensorflow支持fp16的存儲和tensor計算。包含tf.float16的數據類型的卷積 ...
原文：混合精度訓練 | fp16 用於神經網絡訓練和預測
混合精度訓練 混合精度訓練是在盡可能減少精度損失的情況下利用半精度浮點數加速訓練。它使用FP 即半精度浮點數存儲權重和梯度。在減少占用內存的同時起到了加速訓練的效果。 IEEE標准中的FP 格式如下： 取值范圍是 . ，而FP 則是 . . 。 從FP 的范圍可以看出，用FP 代替原FP 神經網絡計算的最大問題就是精度損失。 float ： 個符號位 個指數位和 個尾數位 利用fp 代替 fp 優 ...
2020-04-10 15:51 0 3598 推薦指數：
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