float16 第2页

【深度学习】参数量、模型大小、显存

类似地，float16，占2个字节。1024个字节为1KB，1024x1024个字节为1MB。那么存储10000个参数需要的内存大小为10000x4Bytes，约为39KB。存储100万个参

Coding的叶子·2022-12-04 08:46

【联邦学习】联邦学习的量化传输仿真（一）

采用量化传输，就是在原有torch的float16基础上，进行8bit甚至4bit量化，能否在不损失太多模型精度的条件下，减少通信所需的比特数。量化方式在模型

QinZheng7575·2022-11-25 08:27

数据类型概述

int、int16、int32、int64、float、float16、float32、float64在做芯片项目的时候，为了最大限度减少计算量，经常遇到这几个类精度转换，做下记录：bits：位数bytes

来先森·2022-11-24 15:57

彻底搞懂float16与float32的计算方式

1float16与float321.1float161.1.1计算方式float16又称半精度，用16个比特也就是2个字节表示一个数。如下图所示，其中1位符号位，5位指数位，10位小数位。

leo0308·2022-11-24 01:08

自动混合精度(AMP)方法autocast和GradScaler

AMP介绍之前大多数的学习框架都是用float32的精度进行训练，AMP做的改进就是使用float32和float16相结合进行训练，并且相同的超参数实现了与使用float32几乎相同的精度为什么使用混合精度混合精度预示着有不止一种精度的

dzm1204·2022-11-19 07:23

PyTorch 全连接层权值共享的手势识别网络

，利用机械臂做一下拓展应用，所以花了很多时间来设计了这个神经网络因为这个神经网络的思路比较新颖，而且尝试了一些防止过拟合、性能优化的手段，所以决定记录一下模型性能timeFPSFLOTsParams(float16

荷碧·TZJ·2022-05-30 07:02

Tensorflow中float32模型强制转为float16半浮点模型

最近看到一个巨牛的人工智能教程，分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。平时碎片时间可以当小说看，【点这里可以去膜拜一下大神的“小说”】。在Tensorflow框架训练完成后，部署模型时希望对模型进行压缩。一种方案是前面文字介绍的方法《【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位（uint8）量化转换》。另一种方法是半浮点

huachao1001·2021-06-10 07:48

pytorch--之halfTensor的使用详解

证明出错在dataloader里面在pytorch当中，float16和half是一样的数据结构，都是属于half操作，然后dataloader不能返回half值，所以在dataloader里面，要把float16

·2021-05-24 17:06

pytorch 如何使用float64训练

pytorch默认使用单精度float32训练模型，原因在于：使用float16训练模型，模型效果会有损失，而使用double(float64)会有2倍的内存压力，且不会带来太多的精度提升。

·2021-05-24 12:54

python求组合数cnm_【Python数据库】Numpy数据库

首先导入数据包：importnumpyasnp可以尝试一下矩阵和数列：dtype是表示数据类型的：int8整数float16浮点数object对象类型uint8整数complex64复数string_字符串随机生成数列

一悦·2021-01-03 14:27

深度学习中使用X_train.astype('float32')的原因分析

所以在保障数据精度的同时还要考虑计算效率，虽然float64比float32有更高的精度，但一个在内存中占分别64和32个bits，也就是4bytes或8bytes.具体来讲，float64占用的内存是float32的两倍，是float16

*逍遥*·2020-08-24 02:30

TensorFlow2的tf.sigmoid()函数、tf.nn.softmax()函数和tf.tanh()函数

的范围计算公式为f(x)=11+e−xf(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}f(x)=1+e−x1tf.sigmoid()的函数的用法为：tf.sigmoid(x,name=None)参数说明：x：类型为float16

进击的Explorer·2020-08-24 00:20

Python--Numpy数据类型

1个字节）整型int16,uint16有符号和无符号的16位（2个字节）整型int32,uint32有符号和无符号的32位（4个字节）整型int64,uint64有符号和无符号的64位（8个字节）整型float16

嘿哟和·2020-08-22 13:58

TensorRT 安装与使用及Pytorch的TensorRT部署

1.Tensorrt安装最近考虑对已经训练好的Pytorch模型进行Float16优化，以达到部署时inference减小耗时，显存开销。可是很多博客写的乱七八糟，我这里整理一份自己安装的过程。

_小马奔腾·2020-08-20 21:40

parse_softmax_cross_entropy_with_logits和softmax_cross_entropy_with_logits的区别

对于softmax_cross_entropy_with_logits，其logits和labels大小都是[batch_size,num_classes]，logits和labels的dtype都为float16

xytywh·2020-08-18 18:39

【异常】TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: double,

1.问题：TypeError:can’tconvertnp.ndarrayoftypenumpy.object_.Theonlysupportedtypesare:double,float,float16

轮子去哪儿了·2020-08-13 22:03

win10 pycharm 出现MemoryError 和 Unable to allocate array with shape

float64占用的内存是float32的两倍，是float16的4倍；比如对于CIFAR10数据集，如果采用float64来表示，需要60000*32*32*3*8/1024**3=

蕾姆233·2020-08-08 19:09

压缩数据占内存的方式

defreduce_mem_usage(df,verbose=True):numerics=['int16','int32','int64','float16','float32','float64']

Huagela·2020-08-04 23:11

数据处理-一些比赛中通用的函数

1.数据压缩处理defreduce_mem_usage(df,verbose=True):numerics=['int16','int32','int64','float16','float32','float64

XMing666·2020-08-03 08:34

pandas减少数据内存使用率/提高计算效率方法

想着提高计算效率，加一下这个（可节省50%+内存同时提高计算效率）：defreduce_mem_usage(df,verbose=True):numerics=['int16','int32','int64','float16

MachineLP·2020-08-03 05:53

pandas 降低数据内存

数据太大，用以下方法降低内存，帮到你了，记得加个鸡腿关注defreduce_mem_usage(df,verbose=True):numerics=[‘int16’,‘int32’,‘int64’,‘float16

qq_32811823·2020-08-03 03:12

Detectron.pytorch训练汇总

cannotimportname'numpy_type_map'scatter_gather.py注释numpy_type_map并添加numpy_type_map={'float64':torch.DoubleTensor,'float32':torch.FloatTensor,'float16

xia.sir·2020-07-28 20:21

Numpy的数据类型认识

numpyNumpy的数据类型认识numpy的数据类型numpy的数据类型类型功能其它str字符串string字符串int整型int8/int16/int32/int64bool布尔Ture/Falsefloat浮点型float16

hrj199036·2020-07-27 23:07

利用keras搭建AlexNet神经网络识别kaggle猫狗图片

fromPILimportImageimportnumpyasnpfromkeras.utilsimportto_categoricalpath="F:\\kaggle\\dog_vs_cat\\"train_X=np.empty((2000,227,227,3),dtype="float16

qq_40268672·2020-07-27 12:28

Faiss教程：GPU

Fassi通过CUDA支持GPU，要求3.5以上算力，float16要求CUDA7.5+通过index_gpu_to_cpu可以将索引从GPU复制到CPU，index_cpu_to_gpu和index_cpu_to_gpu_multiple

weixin_34126557·2020-07-12 09:58

深度学习算法优化系列二十 | TensorRT 如何进行细粒度的Profiling

我们知道FP32指的是FullPreciseFloat32，而FP16对应的就是Float16。相比于FP32，FP16更省内存空间和更节省推理时间。Half2Mode。

just_sort·2020-07-07 12:29

Pytorch TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_.The only supported types are:

报错：TypeError:can’tconvertnp.ndarrayoftypenumpy.object_.Theonlysupportedtypesare:float64,float32,float16

aliceyixin·2020-07-05 19:45

TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.uint16.

label)报错TypeError:can'tconvertnp.ndarrayoftypenumpy.uint16.Theonlysupportedtypesare:float64,float32,float16

二亩三分地·2020-07-05 05:04

TensorRT量化－FP16和INT8

FP16FP16：FP32是指FullPreciseFloat32，FP16就是float16。更省内存空间，更节约推理时间。

阔岩·2020-07-05 00:49

【Python】numpy数组用dtype=float16初始化的坑

【Python坑系列】为了节约空间，使用numpy数组时候采用了float16，结果发现精度远远不达标默认的floar64是最接近原本浮点数的a=0.0001*np.ones(10,np.float16

CS青雀·2020-06-30 19:38

关于tensorflow模型保存几种格式

可以做量化模型处理，目前只支持int8和float16两种格式量化。pbtxtpb的扩展格式，可以被修改内容

ChengLaun·2020-06-28 22:11

TensorFlow模型优化工具：float16量化，模型大小轻轻松松减少一半

我们非常激动地添加训练后float16量化作为模型优化工具包的一部分。这是一套工具,包括：混合量化，全整数量化和剪枝。训练后的float16量化减少了TensorFlowLit

ronghuaiyang·2020-06-27 02:13

tf.sigmoid()函数

函数参数x：一个Tensor，具有以下的类型：float16、float32、float64、

Color Space·2020-06-26 14:13

【杂谈】当前模型量化有哪些可用的开源工具？

作者&编辑|言有三1TensorflowLiteTensorFlowLite是谷歌推出的面向嵌入式设备的推理框架，支持float16和int8低精度，其中8bit量化算法细节可以参考白皮书“Quantizingdeepconvolutionalnetworksforefficienti

言有三·2020-06-23 12:20

float16 matmul is way slower than float32 matmul on CPU

float16matmuliswayslowerthanfloat32matmulonCPU#24738Opendchatterjee172openedthisissueon7Jan2019·1commentOpenfloat16matmuliswayslowerthanfloat32matmulonCPU#24738dchatterjee172openedthisissueon7Jan2019·

青松愉快·2020-06-23 08:27

pandas内存优化函数

pd.DataFrame()#:verbose#type:booldefreduce_mem_usage(df,verbose=True):numerics=['int16','int32','int64','float16

USTC丶ZCC·2020-06-08 10:00

浅谈Tensorflow加载Vgg预训练模型的几个注意事项

写这个博客的关键Bug:Valuepassedtoparameter'input'hasDataTypeuint8notinlistofallowedvalues:float16,bfloat16,float32

·2020-05-26 14:51

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

`[batch_size,num_classes]`andthesamedtype(either`float16`,`fl

骑鲸公子_·2020-04-01 09:04

MobileNet v1-v2的理解

1）加入残差结构（先升维：增加信息量，再降维度：较少参数，与Resnet相反），增加梯度传播（2)较少block最后的Relu，为lineat，减少信息破坏；（3）全卷积（减少参数）+relu6（采用float16

陈路飞·2019-08-21 16:52

节约读取pandas的内存资源

节约读取pandas的内存资源#reducememorydefreduce_mem_usage(df,verbose=True):numerics=['int16','int32','int64','float16

leofionn·2019-07-19 09:09

MXNet半精度（FP16）训练

VoltarangeofNvidiaGPUs(e.g.AWSP3instance)CUDA9orhighercuDNNv7orhigher2.使用GluonAPI训练和前向推理2.1训练使用cast将网络设置为float16

SoftGit·2019-07-11 09:05

Tensorflow加载Vgg预训练模型的几个注意事项