티스토리 뷰
모델을 구성하는 레이어(혹은 연산) 중 torch.exp 를 포함하는 경우 auto mixed precision과 충돌이 발생할 수 있습니다.
이는 torch.exp의 output data type이 auto mixed precision과 호환되도록 자동으로 변환되지 않아 발생하는 문제입니다. (추후 업데이트에서 해결될 문제로 보이긴 합니다.)
이런 경우 torch.exp 의 output의 data type을 입력 텐서 x의 data type으로 재변환시키는 과정이 필요합니다.
output = torch.exp(x).type(x.dtype)
'Deep Learning > PyTorch' 카테고리의 다른 글
[PyTorch] auto mixed precision(amp) 사용시 주의할 점 (0) | 2021.01.27 |
---|---|
[PyTorch] Get a single batch from DataLoader without iterating (0) | 2021.01.24 |
[PyTorch] Depthwise Convolutional Layer 속도 향상 방법 (0) | 2021.01.08 |
Image(Numpy, Opencv) To Tensor (0) | 2020.12.22 |
PyTorch - Multi GPUs로 학습된 Model의 Weights을 DataParallel을 호출하지 않고 Load하는 방법 (0) | 2020.10.08 |
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 백준
- 문제집
- C++ Deploy
- 파이참
- 이분탐색
- 백준 1766
- ㅂ
- PyCharm
- 가장 긴 증가하는 부분 수열
- 조합
- Lowest Common Ancestor
- 백준 11053
- 자료구조
- 백트래킹
- MOT
- LCA
- 백준 11437
- 순열
- 위상 정렬 알고리즘
- 인공지능을 위한 선형대수
- cosine
- 단축키
- FairMOT
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
글 보관함