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MindSpore报错 Select GPU kernel op * fail! Incompatible data type
1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): GPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.5.2– Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6– OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-gener使用 mixed precision 给 Keras 加速
可以使用混合精度 mixed precision 给 Keras 加速，3个操作步骤如下： 使用算力在 7.0以上的GPU，比如 NVIDIA的 RTX 3090, 3080等。在建立模型之前，设置 global_policy 为 mixed_float16。 policy = tf.keras.mixed_precision.Policy('mixed_float16') tf.keras.mixed_precision.se深度学习15 基于keras的知识蒸馏2（实现kl loss和温度T）
本文讲述的知识蒸馏基于迁移学习所展开，所以对迁移学习（教师网络）中的一些细节有所要求，具体请见深度学习3 使用keras进行迁移学习，主要是指对教师网络的最后一个dense层不能使用激活函数，应添加一个激活层进行激活输出，这样子方便移除激活函数，自行对数据进行升温，然后再激活。 1、导入混合精度训练amp，torch.cuda.amp.autocast():
1 需要什么GPU： 在上面讲述了为什么利用混合精度加速，需要拥有 TensorCore 的GPU 0x02. 基础理论： 在日常中深度学习的系统，一般使用的是单精度 float（Single-Precision）浮点表示。在了解混合精度训练之前，我们需要先对其中的主角半精度『float16』进行一定的理论知识学习。 float vs