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	<title>タグ:解決方法 &#8211; AIディベロッパーblog</title>
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	<description>AI技術を使った様々な開発のTIPSや技術のブログです</description>
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		<title>ONNX Runtimeエラー「MatMulの型不一致」の原因と解決方法（FP16変換手順つき）</title>
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				<pubDate>Tue, 24 Mar 2026 01:19:00 +0000</pubDate>
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				<category><![CDATA[画像処理・作成]]></category>
		<category><![CDATA[解決方法]]></category>

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				<description><![CDATA[エラー内容 ONNXモデルを読み込む際に、以下のようなエラーが出ることがあります。 Microsoft.ML.OnnxRuntime.OnnxRuntimeException: [ErrorCode:Fail] Load model failed: Type Error: Type parameter (T) of Optype (MatMul) bound to different types (tensor(float) and tensor(float16)) エラーの意味（簡単に） このエラーは一言でいうと： 👉 MatMul（行列積）の入力の型が一致していない という意味です。 具体的には 一方の入力 → float32（tensor(float)） もう一方 → float16（tensor(float16)） ONNXの仕様では、MatMulは： 👉 同じデータ型同士でしか計算できない そのため、モデルのロード時点でエラーになります。 なぜこの問題が起きるのか よくある原因は以下です。 ① FP16とFP32が混在している モデルの一部だけFP16化した 一部の重みやサブモデルがFP32のまま  [&#8230;]]]></description>
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		<title>【PyTorch】torch_has_triton()がFalseになる問題と解決方法【Windows】</title>
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				<pubDate>Fri, 20 Mar 2026 00:12:24 +0000</pubDate>
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				<category><![CDATA[アプリケーション開発]]></category>
		<category><![CDATA[最適化]]></category>
		<category><![CDATA[解決方法]]></category>

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				<description><![CDATA[WindowsでTritonをインストールしたにもかかわらず、torch_has_triton()がFalseを返してしまう問題に遭遇することがあります。この記事では、その原因と解決方法を解説します。 Tritonとは？ &#160;GPUカーネルをPythonで書けるようにするコンパイラ／言語です。 通常、GPUで高速な処理をするにはCUDA（C++）でカーネルを書く必要がありますが、TritonはそれをPythonに近い書き方で実現できます。 具体的にやっていること 行列演算・Attention・活性化関数などのGPUカーネルを自動生成 メモリアクセスの最適化（メモリ帯域を無駄なく使う） FlashAttentionなどの高効率な実装もTritonで書かれている まとめると 「PythonでCUDAカーネルを書けるようにして、torch.compile() の高速化を支えるもの」 Tritonが使えないと torch.compile() が効かず、モデルの推論・学習が遅くなります。 発生する症状 以下のようなコードで triton_is_available が False になってしまいます。 try:  [&#8230;]]]></description>
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