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当使用FP32而不是FP16时，Keras中的Adam优化器可以工作，为什么？

当使用FP32而不是FP16时，Keras中的Adam优化器可以工作的原因是FP32（单精度浮点数）具有更高的精度和范围，可以表示更大的数值范围和更小的数值精度。相比之下，FP16（半精度浮点数）具有较低的精度和范围，可能会导致数值溢出或损失精度。

Adam优化器是一种常用的优化算法，用于调整神经网络的权重和偏置，以最小化损失函数。它结合了动量法和自适应学习率的特性，能够快速且有效地优化模型。

当使用FP32时，Adam优化器可以正常工作，因为FP32提供了足够的精度和范围来处理优化过程中的梯度计算和参数更新。FP32可以准确地表示梯度和权重的数值，并且在计算中不会出现数值溢出或损失精度的问题。

相比之下，如果使用FP16，由于其较低的精度和范围，可能会导致梯度计算和参数更新过程中的数值溢出或损失精度。这可能会导致优化器无法正常工作，使得模型的训练过程变得不稳定或无法收敛。

因此，当需要使用Adam优化器时，推荐使用FP32而不是FP16，以确保优化过程的稳定性和准确性。

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LLM模型微调关键技术分享

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探讨TensorRT加速AI模型的简易方案 — 以图像超分为例

03 GPU转码流水线中的TensorRT 前面示例代码中的数据是单个浮点数，这是一种简单场景。而更复杂的场景下，拷贝的数据可以是单张图片或连续图片。...此外，GPU上还带有硬件编码器，可以将处理后的图片进行编码，输出视频码流。在上述流程中，无论是解码，还是数据的处理，还是最后的编码，都可以使数据留在显存上，这样可以实现较高的运行效率。...对于比较知名的视频超分网络EDVR，运行于T4，fp32精度有1.1倍加速，这不是很明显；但fp16精度有2.7倍加速，启用fp16相较于fp32有了进一步的2.4倍加速。...TensorRT默认运行精度是fp32；TensorRT在Volta、Turing以及Ampere GPU上支持fp16/int8的加速计算。 使用fp16非常简单，在构造engine时设置标志即可。...对于EDVR，用ONNX导出的模型，直接运行fp32加速比是0.9，比原始模型慢，但是打开fp16就有了1.8倍加速。fp16对精度的影响不是很大。

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北大校友“炼丹”分享：OpenAI如何训练千亿级模型？

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英伟达Tensor Core架构技术原理

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Facebook如何训练超大模型---(1)

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