pytorch預設使用單精度float32訓練模型，原因在於：使用float16訓練模型，模型效果會有損失，而使用double(float64)會有2倍的記憶體壓力，且不會帶來太多的精度提公升。
本人，最近遇到需要使用double資料型別訓練模型的情況，具體實現需要把模型的權重引數資料型別和輸入資料型別全部設定為torch.float64即可。
可使用torch的乙個函式，輕鬆地把模型引數轉化為float64
torch.set_default_dtype(torch.float64)tensor.type(torch.float64)pytorch 如何使用float64訓練
pytorch預設使用單精度float32訓練模型，使用float16訓練模型，模型效果會有損失，而使用double float64 會有2倍的記憶體壓力，且不會帶來太多的精度提公升。本人，最近遇到需要使用double資料型別訓練模型的情況，具體實現需要把模型的權重引數資料型別和輸入資料型別全部設定...
float32和float64的本質區別
首先我們需要知道何為bits和bytes?1.bits 名為位數 2.bytes 為位元組 3.簡單的數就是mb和g的關係！那麼8bits 1bytes，下面是各個單位的相互轉化！那麼float32和float64有什麼區別呢?1.數字的區別 2.乙個在記憶體中佔分別32和64個bits，也就是4b...
使用inline box代替float
在網頁布局中，使用float有不少好處，可以為你帶來更加自由的布局，還可以自動根據瀏覽器改變布局效果。但是使用多了你也可能發現有乙個問題，使用了float之後，外層的div不會撐高，導致布局出現坍塌。這裡有乙個解決方案是使用inline box來布局 當然你也可以清楚浮動 下面給出乙個demo ht...