Torch 设置全局 dtype
在 PyTorch 中，dtype 代表数据类型，例如 torch.float32、torch.float64、torch.int32 等。默认情况下，PyTorch 使用 torch.float32 作为全局 dtype。然而，在某些情况下，您可能需要将全局 dtype 设置为其他类型，例如 torch.float64 以获得更高的精度，或者 torch.int8 以节省内存。
为什么要设置全局 dtype？
- 提高精度: 使用
torch.float64可以获得更高的精度，这对于需要高精度计算的应用非常有用，例如金融建模和科学计算。 - 节省内存: 使用
torch.int8可以减少模型的大小和内存使用，这对于在资源有限的设备上运行模型非常有用。 - 优化性能: 在某些情况下，使用特定 dtype 可以优化模型的性能。例如，在 GPU 上运行时，
torch.float16可以比torch.float32更快。
如何设置全局 dtype？
您可以使用 torch.set_default_dtype() 函数来设置全局 dtype：
import torch
# 将全局 dtype 设置为 float64
torch.set_default_dtype(torch.float64)
在设置全局 dtype 之后，所有新创建的张量都会使用您指定的 dtype。例如：
# 创建一个张量
tensor = torch.randn(2, 3)
# 打印张量的 dtype
print(tensor.dtype) # 输出: torch.float64
注意:
- 设置全局 dtype 不会更改现有张量的 dtype。
- 如果您需要更改现有张量的 dtype，可以使用
tensor.to()方法。例如：# 将张量转换为 float32 tensor = tensor.to(torch.float32) - 更改全局 dtype 可能会影响模型的性能，因此在更改全局 dtype 之前，请仔细考虑您的需求。
示例:
import torch
# 设置全局 dtype 为 float64
torch.set_default_dtype(torch.float64)
# 创建一个张量
tensor = torch.randn(2, 3)
# 打印张量的 dtype
print(tensor.dtype) # 输出: torch.float64
# 更改张量的 dtype 为 float32
tensor = tensor.to(torch.float32)
# 打印张量的 dtype
print(tensor.dtype) # 输出: torch.float32
结论
设置全局 dtype 是一个强大的工具，可以帮助您优化模型的精度、性能和内存使用。在使用它之前，请仔细考虑您的需求，并了解可能产生的影响。