FP16 is not supported on CPU; using FP32 instead 这是一个机器学习相关的警告消息，提醒用户在 CPU 上不支持使用半精度浮点数 (FP16)，而需要使用单精度浮点数 (FP32)。换句话说，如果你的计算机处理器是 CPU，那么你的机器学习模型将无法使用 FP16，而需要使用 FP32 进行计算。
FP16 和 FP32 都是关于数据存储和计算精度的概念。FP16 意味着数据存储占据更少的空间，因为它只使用 16 位，而 FP32 使用 32 位。FP16 在一些专业领域中可被用于 GPU 等高性能计算设备中，以提高计算速度和减少内存占用。但是在 CPU 上，由于其计算速度和内存处理能力的限制，不支持使用 FP16。因此，这个警告提示用户需要使用 FP32，该数据类型需要占用更多的内存空间，但是相比于 FP16，它的计算精度更高。
这个警告并不一定表示问题或错误，而只是提示所使用的硬件不支持使用 FP16，需要使用更高的精度来进行计算。