通过half()把单精度float32转为半精度float16 超实用网络训练技巧 python

本文介绍如何利用半精度float16提升深度学习网络的运行速度。通过使用.half()方法将float32转为float16,不仅减少了参数量,还显著缩短了运行时间。实测表明,该方法使运行速度提升了整整一倍。

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我在网上之前找了半天,也没找到能简洁明了地说怎么做能实现转半精度的,趁着弄清楚了,分享给大家。

我们都知道N卡早就支持半精度float16的运算了。跑深度学习的时候,在不苛求精度的前提下(大多数时候都是不需要的),通过half()把单精度float32转为半精度float16,使得整个网络调用的参数量直接砍掉一半,以便运行时间大大缩短。

方法:

我们知道把原在cpu运行的网络放到gpu上运行,只需要把网络模型和变量全都加上cuda()就可以了,如图

要实现把单精度float32转为半精度float16,就在所有的 .cuda() 后再加上 .half() ,如图

如果有哪个cuda()忘加half()了,就会报如上的错误,所以继续加half(), 如图

这次就大功告成了,确实发现快了,官方说法是运行速度提升了整整一倍,美滋滋!

注:

 

 

<think>首先,用户的问题是关于Python的:如何将double类型换为float并保留小数点后三位。在Python中,没有显式的double类型;所有浮点数都是float类型,但在内部,Pythonfloat使用双精度浮点数(double precision)。所以,当用户说“double类型”,他们可能指的是一个浮点数,比如一个double精度的值。 用户指定了要保留小数点后三位。这意味着我需要处理浮点数,并确保它显示或存储时有三位小数。 关键点: - 在Python中,浮点数默认是float类型,但基于C的底层实现,它类似于double。 - 要保留三位小数,我需要格式化数字,而不是直接换类型。 参考用户提供的引用: - 引用[1]:关于Java中使用BigDecimal设置小数点并四舍五入。但这是Java,不是Python。 - 引用[2]:解释float和double的区别,强调double有更高精度。 - 引用[3]:关于C语言中float提升为double。 - 引用[4]:关于C++中intdouble的强制类型换。 这些引用主要是关于其他语言的,不是Python。所以,我需要基于Python的知识来回答。 在Python中: - 没有double类型;只有float。 - 要保留小数位,可以使用格式化或round函数。 步骤: 1. **换类型**:在Python中,所有浮点数都是float类型。如果你有一个数字,它已经是float。所以,不需要显式换。 2. **保留三位小数**: - 使用`round(number, 3)`函数来四舍五入到三位小数。 - 或者,使用格式化字符串,如`"{:.3f}".format(number)`。 - 注意:`round`函数返回一个浮点数,但它可能由于浮点精度问题而不精确显示三位小数。格式化字符串会确保输出时显示三位小数。 例如: - 如果我有`num = 3.1415926535` - `rounded = round(num, 3)` 会得到 `3.142` - 或者 `formatted = "{:.3f}".format(num)` 会得到字符串 "3.142" 如果用户想要存储为float类型,但保留三位小数,浮点数本身是近似的;所以,最好使用格式化或round后存储为float,但要注意精度问题。 在Python中,float类型是双精度的,所以当你使用`round`,它返回的还是float,但值被四舍五入了。 用户说“换为float并保留三位小数”。既然Python中没有double类型,所有浮点数都是float,所以“换”可能意味着从其他类型(如字符串或整数)换,或者用户可能误解了类型。 用户的问题:"我想将double类型换为float,并保留三位小数"。在Python中,double不是内置类型;所以,我假设他们有一个浮点数,想处理它。 可能的场景: - 用户有一个数字(可能是从其他地方来的),想确保它只有三位小数。 - 在Python代码中,处理浮点数。 回答结构: - 解释Python中的浮点数类型。 - 提供方法来保留三位小数。 - 给出代码示例。 - 确保使用中文回答。 - 生成相关问题。 根据系统指令: - 使用$...$或$$...$$格式用于数学表达式。 - 回答清晰、可靠。 - 末尾添加引用标识,但引用是给定的,我需要自然地融入。 引用给定的内容: - 引用[1]是关于Java的BigDecimal,不直接相关。 - 引用[2]解释精度差异,但Pythonfloat就是double精度。 - 引用[3]关于参数提升,不直接相关。 - 引用[4]关于类型换,但针对int到double。 所以,我可能不需要直接引用这些,除非相关。但指令说“回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识”,所以我应该在用到时引用。 在回答中,我可以提到: - 在Python中,float类型对应于double精度[^2]。 - 要保留小数,使用round或格式化。 最终回答: 1. 解释Python中的浮点数。 2. 提供方法:使用round函数或格式化。 3. 代码示例。 4. 生成相关问题。 生成相关问题: - 基于主题:浮点数处理、类型换、精度控制等。 - 例如: 1. 如何在Python中处理浮点数精度问题? 2. Pythonfloat和decimal模块的区别? 3. 如何避免浮点数计算中的舍入误差?</think>### Python 如何将 double 类型换为 float 并保留小数点后三位 在 Python 中,没有显式的 `double` 类型;所有浮点数默认使用 `float` 类型,但底层实现基于双精度浮点数(double precision),这意味着 Python 的 `float` 类型在内部具有高精度(约 15-17 位有效数字)[^2][^3]。用户提到的“double 类型”可能指代一个高精度浮点数,但 Python 中直接使用 `float` 即可处理此类值。 要将一个浮点数换为 `float` 类型(尽管它本质上已是 `float`),并保留小数点后三位,需注意: - **类型换**:Python 中所有浮点数默认是 `float` 类型,无需显式换。如果变量来自其他语言(如 C/C++),或用户误称其为“double”,在 Python 中可直接视为 `float`。 - **保留三位小数**:浮点数本身是二进制近似值,直接存储“三位小数”可能导致精度问题。推荐使用以下方法实现: 1. **四舍五入到三位小数**:使用 `round()` 函数,返回一个近似的 `float` 值。 2. **格式化输出为字符串**:使用字符串格式化确保显示三位小数,但结果为字符串类型(适合显示或存储文本)。 3. **换为字符串后再float**:结合格式化和类型换,但需注意浮点精度限制。 #### 推荐方法及代码示例 以下是 Python 实现的具体方法,每种方法都包含代码示例和说明: 1. **使用 `round()` 函数四舍五入** 这是最简洁的方式,直接对浮点数进行四舍五入,返回一个新的 `float` 值,保留三位小数。 示例: ```python num = 3.1415926535 # 假设这是一个 "double" 精度的值 result = round(num, 3) # 四舍五入到三位小数 print(result) # 输出: 3.142 (类型为 float) print(type(result)) # 输出: <class 'float'> ``` - **优点**:简单高效,符合国际四舍五入标准(ROUND_HALF_UP)[^1]。 - **注意**:`round()` 返回的 `float` 值可能因浮点精度问题在显示时不完全精确(如 `0.1 + 0.2` 可能显示 `0.30000000000000004`),但值本身已近似三位小数。 2. **使用字符串格式化** 将浮点数格式化为字符串,确保输出时总显示三位小数。 示例: ```python num = 2.3333333333 # 高精度浮点数 formatted = "{:.3f}".format(num) # 格式化为三位小数字符串 print(formatted) # 输出: "2.333" (类型为 str) # 如果需要float 类型(但可能丢失精度) result_float = float(formatted) print(result_float) # 输出: 2.333 (类型为 float) ``` - **优点**:精确控制显示格式,避免浮点误差影响输出。 - **注意**:直接换回 `float` 可能引入微小误差,建议仅在需要存储或显示时使用字符串格式。 3. **结合 `round()` 和格式化(推荐)** 先四舍五入再格式化,确保值和显示都符合要求。 示例: ```python num = 1.23456789 rounded = round(num, 3) # 先四舍五入到三位小数 formatted = "{:.3f}".format(rounded) # 再格式化为字符串 print(formatted) # 输出: "1.235" ``` #### 重要注意事项 - **浮点精度问题**:Python 的 `float` 类型基于 IEEE 754 双精度标准,但二进制浮点数无法精确表示所有十进制小数(如 $0.1$)[^2]。因此,直接存储“三位小数”的浮点数可能仍有微小误差。如果需高精度计算(如财务场景),建议使用 `decimal` 模块。 - **为什么不需要显式换**:Python 没有单独的 `double` 类型;所有浮点数都是 `float`,但底层为双精度。尝试“换”为 `float` 是冗余操作,因为变量已为 `float` 类型[^3][^4]。 - **性能建议**:`round()` 函数轻量高效,适用于大多数场景。字符串格式化稍慢,但提供更可控的输出。 ### 相关问题 1. **Python 中如何避免浮点数计算的舍入误差?** (涉及 `decimal` 模块或整数缩放方法) 2. **Python 的 `float` 类型和 `decimal.Decimal` 有什么区别?各自适用场景是什么?** (比较精度、性能和用例) 3. **在其他编程语言(如 Java 或 C++)中处理浮点数后,如何在 Python 中正确导入和换?** (讨论类型兼容性和数据序列化) [^1]: Double float 保留小数点后几位最好用的两个方法 ,四舍五入,国际标准。 [^2]: pythonfloat和double有什么区别_关于C++:float和double的区别是什么?。 [^3]: python float和double_详解C语言数据类型:float与double。 [^4]: python doubleint_如何将int换成double。
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