举一个FP32转BF16的实例
时间: 2024-03-05 08:47:44 浏览: 35
假设我们有一个使用FP32表示的张量,形状为(4, 4, 256, 256),现在我们想要将其转换为使用BF16表示,可以使用以下代码实现:
```python
import torch
# 创建一个使用FP32表示的张量
x = torch.randn(4, 4, 256, 256, dtype=torch.float32)
# 将其转换为使用BF16表示
x_bf16 = x.to(torch.bfloat16)
```
这样,我们就成功地将使用FP32表示的张量x转换为使用BF16表示的张量x_bf16。
相关问题
将fp32的onnx 转成fp16的onnx 实例代码
以下是使用ONNX Runtime Python API将FP32 ONNX模型转换为FP16 ONNX模型的示例代码:
```python
import onnx
from onnxruntime.quantization import quantize
# 加载FP32 ONNX模型
model_fp32 = onnx.load("model_fp32.onnx")
# 创建FP16 ONNX模型
model_fp16 = quantize(model_fp32)
# 保存FP16 ONNX模型
onnx.save(model_fp16, "model_fp16.onnx")
```
在上面的示例中,我们首先使用`onnx.load()`方法加载FP32 ONNX模型,然后使用`onnxruntime.quantization.quantize()`方法将其转换为FP16 ONNX模型。最后,我们使用`onnx.save()`方法将FP16 ONNX模型保存到磁盘上。
FP16转FP32是什么意思
FP16和FP32都是浮点数格式的表示方法,FP16表示的是16位浮点数,FP32表示的是32位浮点数。将FP16转换为FP32意味着将16位浮点数转换为32位浮点数,即将低精度的数拓展到高精度的数。在深度学习中,FP16常用于模型训练时为了减小显存占用和加速计算,而在模型推理时需要将FP16转换为FP32以保证计算精度。
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