建设网站的好处有哪些,梧州房源信息网,龙文国土局漳滨村新农村建设网站,企业网站模板html欢迎关注我的CSDN#xff1a;https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址#xff1a;https://spike.blog.csdn.net/article/details/132665807 BFloat16 类型是 16 位的浮点数格式#xff0c;可以用来加速深度学习的计算和存储。BFloat16 类型的特点是保留 32 位浮点数#xff… 欢迎关注我的CSDNhttps://spike.blog.csdn.net/ 本文地址https://spike.blog.csdn.net/article/details/132665807 BFloat16 类型是 16 位的浮点数格式可以用来加速深度学习的计算和存储。BFloat16 类型的特点是保留 32 位浮点数float32的 8 位指数部分但是只有 8 位的有效数字部分而不是 float32 的 24 位。这样BFloat16 类型可以表示和 float32 类型相同的数值范围但是精度会降低。BFloat16 类型的优势在于可以减少内存占用和数据传输的开销从而提高深度学习模型的训练和推理速度。同时由于 BFloat16 类型的指数部分和 float32 类型一致可以更好地处理梯度消失和梯度爆炸的问题以及在低精度下保持数值稳定性。PyTorch 支持 BFloat16 类型的计算和存储。PyTorch 提供一些工具和方法来使用 BFloat16 类型进行混合精度训练和推理例如 torch.bfloat16 数据类型torch.cuda.amp 模块torch.nn.BFloat16Module 类等。使用 BFloat16 类型进行混合精度训练和推理的基本思路是对于计算密集型的操作如卷积和矩阵乘法使用 BFloat16 类型进行计算对于其他的操作如激活函数和归一化层使用 float32 类型进行计算。这样可以平衡计算速度和精度损失。 在 PyTorch 使用 BFloat16 时遇到 BugTypeError: Got unsupported ScalarType BFloat16即 File [your file].py, line 38, in [function]reference_np reference.detach().cpu().numpy() TypeError: Got unsupported ScalarType BFloat16原因 PyTorch Version: 1.13.0 版本不支持直接转换 BFloat16 格式 在 detach() 之后增加 to(torch.float)再转换 cpu()即可 reference_np reference.detach().to(torch.float).cpu().numpy()参考 Error: TypeError: Got unsupported ScalarType BFloat16源码sd-webui-additional-networks commit