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首先我们要知道，pytorch默认使用单精度float32训练模型，
使用float16训练模型，模型效果会有损失，而使用double(float64)会有2倍的内存压力，且不会带来太多的精度提升。
本人，最近遇到需要使用double数据类型训练模型的情况，具体实现需要把模型的权重参数数据类型和输入数据类型全部设置为torch.float64即可。
可使用torch的一个函数，轻松地把模型参数转化为float64
torch.set_default_dtype(torch.float64)输入类型可使用
tensor.type(torch.float64)补充：float32和float64的本质区别
bits:名为位数bytes:为字节简单的数就是MB和G的关系！
那么8bits=1bytes
数位的区别一个在内存中占分别32和64个bits，也就是4bytes或8bytes数位越高浮点数的精度越高它会影响深度学习计算效率?
float64占用的内存是float32的两倍，是float16的4倍；
比如对于CIFAR10数据集，如果采用float64来表示，需要60000*32*32*3*8/1024**3=1.4G，光把数据集调入内存就需要1.4G；
如果采用float32，只需要0.7G，如果采用float16，只需要0.35G左右；
占用内存的多少，会对系统运行效率有严重影响；（因此数据集文件都是采用uint8来存在数据，保持文件最小）
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