torch.set_default_dtype(torch.float64) 什么意思

时间: 2024-05-20 09:05:03 浏览: 228
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torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

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torch.set_default_dtype(torch.float64) 的意思是将默认的数据类型设置为 64 位浮点数（double precision floating point）。这意味着在没有明确指定数据类型的情况下，所有的 Tensor 对象都将使用 double 类型进行计算。这种设置可以提高计算精度和减少数值误差。
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请问，如果我已经调用了from torch.cuda.amp import autocast，还要写torch.set_default_dtype(torch.half if args.float16 else torch.float32)吗？

而调用 torch.set_default_dtype(torch.half if args.float16 else torch.float32) 则是用来设置 PyTorch 的默认数据类型。如果将默认数据类型设为半精度浮点数（torch.half），那么在创建新的 tensor 时，如果...

代码： if self.zero_grad_before_forward: self.optimizer.zero_grad() with autocast(dtype=self.precision): loss_dict = self.model(data) if isinstance(loss_dict, torch.Tensor): losses = loss_dict loss_dict = {"total_loss": loss_dict} else: losses = sum(loss_dict.values())。autocast() 函数不支持 dtype 这个关键字参数,请使用 torch.set_default_tensor_type() 函数设置默认数据类型

torch.set_default_dtype(torch.float16) # 使用 autocast() 函数进行计算 with torch.cuda.amp.autocast(): x = torch.randn(3, 3) y = torch.randn(3, 3) z = x + y # 将结果转换为单精度浮点数 z = z.float...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as plt from model import MLP import torch.optim as optim import torch import torch.nn as nn import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--batchSize', type=int, default=4, help='input batch size') parser.add_argument('--nEpochs', type=int, default=100, help='number of epochs to train for') parser.add_argument('--LR', type=float, default=0.001, help='learning rate for net') opt = parser.parse_args() # 数据集预处理 df = pd.read_csv("C:/Users/shen/Desktop/housing.csv", delim_whitespace=True) # Turn into Numpy arrays arr = df.to_numpy(dtype='float') # Split the features and the labels X = arr[:, :-1] y = np.expand_dims(arr[:, -1], 1) ones = np.ones((X.shape[0], 1)) X_new = np.hstack((ones, X)) # Split the dataset into train set and test set indices = np.random.permutation(X_new.shape[0]) train_indices, test_indices = indices[:int(0.9*X_new.shape[0])], indices[int(0.9*X_new.shape[0]):] X_train, X_test = X_new[train_indices, :], X_new[test_indices, :] y_train, y_test = y[train_indices, :], y[test_indices, :] model = MLP() device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) model.train() optim_model = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.LR)#Adam优化器 # for epoch in range(opt.nEpochs): # # START CODE HERE # # END CODE HERE # torch.save(model.state_dict(),"C:/Users/shen/Desktop/checkpoint/net_weight.pth")帮我解释这里面每行代码的意思

这段代码主要是在导入一些Python的库（如numpy，pandas，matplotlib等），以及导入一个叫做MLP的模型。同时还使用了一些PyTorch的库（如optim，nn等）。接下来使用argparse库创建了一个命令行参数解析器，可以通过...

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RuntimeError: "slow_conv2d_cpu" not implemented for 'Half'

torch.set_default_dtype(torch.float) # 然后执行你的代码 如果你的模型需要半精度浮点数作为输入，则可以在执行相应操作时将数据类型转换回半精度浮点数。例如： python import torch # 将 PyTorch ...

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