模型精度问题（FP16，FP32，TF32，INT8）精简版_fp32、fp16、int8、tf32

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

相信大家在学习模型部署和加速时都遇到过模型精度问题，精度和效率往往需要根据实际模型应用需求进行取舍，下面我以最精简的方式介绍常见的模型精度类型（FP16，FP32，TF16，INT8），希望对大家处理模型精度问题有所帮助。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、整体介绍

浮点数精度：双精度（FP64）、单精度（FP32、TF32）、半精度（FP16、BF16）、8位精度（FP8）、4位精度（FP4、NF4）

量化精度：INT8、INT4

注意：在使用TensorRT进行模型部署时，不同的层可以采用不同的精度，关于多精度和混合精度的概念请查询相关文档。

二、必备知识

在计算机中，浮点数以二进制的方式进行存储，二进制数由符号位（sign）、指数位（exponent）和小数位（fraction）三部分组成。符号位都是1位，指数位影响浮点数范围，小数位影响精度。

下面以表格的方式展示不同浮点数精度的区别。

三、模型精度

1.FP32

FP32是模型部署常用的精度，FP32也叫做 float32，两种叫法是完全一样的，全称是Single-precision floating-point(单精度浮点数)

计算公式：

Pytorch输出FP32信息：

import torch
torch.finfo(torch.float32)
# 结果
finfo(resolution=1e-06, min=-3.40282e+38, max=3.40282e+38, eps=1.19209e-07, smallest_normal=1.17549e-38, tiny=1.17549e-38, dtype=float32)
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2.FP16

FP16也叫 float16，全称是Half-precision floating-point(半精度浮点数) 。

计算公式：

例子：计算FP16可以表示的最大正数：

3.TF32

TF32，全称 Tensor Float 32，是NVIDIA提出的面向深度学习训练的一种特殊数值类型，在部分任务中，TF32 相比 FP32 性能提升可达 10 倍！

TF32 是一种截短的 Float32 数据格式，将 FP32 中 23 个尾数位截短为 10 bits，而指数位仍为 8 bits，总长度为 19 (=1 + 8 + 10) bits。TF32 保持了与 FP16 同样的精度（尾数位都是 10 位），同时还保持了 FP32 的动态范围（指数位都是 8 位）。

4.INT 8

量化的概念：

一般情况下，训练好的模型的权重一般都是FP32也就是单精度浮点型，在深度学习训练和推理的过程中，最常用的精度就是FP32。当然也会有FP16、BF16、TF32等更多的精度，一般精度越低，模型尺寸和推理内存占用越少。

为了尽可能的减少资源占用，量化算法被发明。通俗来讲，量化就是将我们训练好的模型，不论是权重、还是计算op，都转换为低精度去计算。例如：FP32占用4个字节，通过INT8量化为8位，只需要1个字节，极大的加快了模型的推理速度。

量化算法可以参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/58182172

5.数据类型范围与精度

PyTorch验证

import torch

print(torch.finfo(torch.float32))
# finfo(resolution=1e-06, min=-3.40282e+38, max=3.40282e+38, eps=1.19209e-07, smallest_normal=1.17549e-38, tiny=1.17549e-38, dtype=float32)

print(torch.finfo(torch.float16))
# finfo(resolution=0.001, min=-65504, max=65504, eps=0.000976562, smallest_normal=6.10352e-05, tiny=6.10352e-05, dtype=float16)

print(torch.iinfo(torch.int32))
# iinfo(min=-2.14748e+09, max=2.14748e+09, dtype=int32)

print(torch.iinfo(torch.int16))
# iinfo(min=-32768, max=32767, dtype=int16)

print(torch.iinfo(torch.int8))
# iinfo(min=-128, max=127, dtype=int8)

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总结

以上就是关于常见模型精度的精简介绍，本文仅仅简单介绍了FP16、FP32、TF32、INT8的基本知识点，关于详细的模型精度以及量化算法介绍，请查阅其他详细信息，本文的目的是便于初学者快速了解模型精度问题，希望对大家有所帮助。

参考链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/657886517
https://zhuanlan.zhihu.com/p/676509123
https://zhuanlan.zhihu.com/p/673708074