Domingo 1 de noviembre de 2026 ·

PyTorch corrige ELU, CELU y SELU en MPS para float16 y bfloat16, que ahora coinciden bit a bit con CPU

Relevancia 42 de 100

Útil para Programadores 55%

En PyTorch, los parámetros de ELU y SELU se pasaban al kernel en el tipo de datos original, lo que redondeaba sus constantes en float16 y bfloat16. Como consecuencia, alrededor del 18% de las salidas en half y el 83% en bfloat16 de SELU diferían en 1 ulp respecto a CPU. El cambio pasa los parámetros como float, y ahora el test de comparación exige coincidencia exacta.

Qué significa

Quien ejecuta modelos con estas funciones de activación en Macs obtiene resultados idénticos a los de CPU con precisión reducida. Esto facilita verificar y depurar modelos sin diferencias numéricas inesperadas.

Fuentes originales

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