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机器学习算法那些事
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混合精度训练原理总结
机器学习算法那些事
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公众号
· · 2024-08-13 19:10
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导读 本文主要涉及的混合精度训练是指同时使 用单精度(FP32)和半精度(FP16)。作者详细介绍了混合精度训练的原理、训练技术及策略。 通常我们训练神经网络模型的时候默认使用的数据类型为单精度FP32。近年来,为了加快训练时间、减少网络训练时候所占用的内存,并且保存训练出来的模型精度持平的条件下,业界提出越来越多的混合精度训练的方法。这里的混合精度训练是指在训练的过程中,同时使用单精度(FP32)和半精度(FP16)。 1、浮点数据类型 浮点数据类型主要分为双精度(Fp64)、单精度(Fp32)、半精度(FP16)。在神经网络模型的训练过程中,一般默认采用单精度(FP32)浮点数据类型,来表示网络模型权重和其他参数。在了解混合精度训练之前,这里简单了解浮点数据类型。 根据IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754)的定义 ………………………………
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