4 位指数半精度浮点型数据

2024-08-04

半精度浮点数取5bit指数位

半精度浮点是指用16bit表示一个浮点数,最高1bit为符号位,中间5bit为指数a,低10bit为尾数b Value = (符号位)(1+b/1024)*(2^(a-16)) 程序很简单,用pyinstaller -F getExp.py压缩成getExp.exe(见另一篇博客py文件打包成exe)可以用由于只取指数位,程序简单处理了符号位和尾数位 #coding = utf-8 if __name__ == '__main__': file = input('输入半精度浮点文件:\n')

Pytorch半精度浮点型网络训练问题

用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model.cuda().half()即可 3.对于半精度模型,优化算法,Adam我在使用过程中,在某些参数的梯度为0的时候,更新权重后,梯度为零的权重变成了NAN,这非常奇怪,但是Adam算法对于全精度数据类型却没有这个问题. 另外,SGD算法对于半精度和全精度计算均没有问题. 还有一个问题是不知道是不是网络

14、Java中用浮点型数据Float和Double进行精确计算时的精度问题

一.浮点计算中发生精度丢失大概很多有编程经验的朋友都对这个问题不陌生了:无论你使用的是什么编程语言,在使用浮点型数据进行精确计算时,你都有可能遇到计算结果出错的情况.来看下面的例子. // 这是一个利用浮点型数据进行精确计算时结果出错的例子,使用Java编写,有所省略. double a = (1.2 - 0.4) / 0.1;System.out.println(a); 如果你认为这个程序的输出结果是“8”的话,那你就错了.实际上,程序的输出结果是“7.999999999999999”.好,

JavaScript 中的所有数据都是以 64 位浮点型数据(float) 来存储。浮点型数据使用注意事项。全局变量特殊之处

JavaScript 中的所有数据都是以 64 位浮点型数据(float) 来存储. 所有的编程语言,包括 JavaScript,对浮点型数据的精确度都很难确定: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>菜鸟教程(runoob.com)</title> </head> <body> <p id="

【C语言入门教程】2.4 浮点型数据

浮点型数据又称实型数据,是一个以十进制表示的符号实数.符号实数的值包括整数部分.尾数部分和指数部分. 2.4.1 浮点型常量一些较大的数值,或者有小数位.指数位的数值都需要用浮点型常量表示.浮点型常量的形式是: [正负符号] [数值] .[数值] [E | e [正负符号] 数值] 其中,“数值”是一位或多位十进制数字,E 或 e 是指数符号.小数点之前是整数部分,小数点之后是尾数部分,如果小数点后没有数值,尾数部分可以省略.指数符号后的正负符号修饰指数,如果是正数,可省略正负符号.如果没有指

使用程序获取整型数据和浮点型数据在内存中的表示---gyy整理

使用程序获取整型数据和浮点型数据在内存中的表示. C++中整型(int).短整型(short int).单精度浮点数(float).双精度浮点数(double)在内存中所占字节数不同,因此取值范围也不同. 例如(vc++6.0编译环境下) short int a=2: //此时短整型a在内存中占2个字节 int b=2://此时整型b在内存中占4个字节并且有符号(signed)的整型存放数的二进制补码(正数的原码.反码.补码都相同,负数的补码是对应的反码加1),最高位为符号位,其余为数

Java中浮点型数据Float和Double进行精确计算的问题

Java中浮点型数据Float和Double进行精确计算的问题来源 https://www.cnblogs.com/banxian/p/3781130.html 一.浮点计算中发生精度丢失大概很多有编程经验的朋友都对这个问题不陌生了:无论你使用的是什么编程语言,在使用浮点型数据进行精确计算时,你都有可能遇到计算结果出错的情况.来看下面的例子. // 这是一个利用浮点型数据进行精确计算时结果出错的例子,使用Java编写,有所省略. double a = (1.2 - 0.4) /

SQL Server ->> 利用CONVERT/STR/FORMAT函数把浮点型数据格式化/转换成字符串

在SQL Server下想把数字(包括浮点型和整型)转换成字符串,保留数据原本的样子或者根据需要转换成另外指定的格式可能就不仅仅是一条CAST(XXXX AS NVARCHAR)这么简单的事情了. 无论是CAST或者CONVERT在转换FLOAT或者REAL类型成为字符串的时候都可能面临一个问题,就是最终的数据会编程科学记数法的形式出现在最终结果集中.而DECIMAL是没有遇到这个问题. 比如: DECLARE @FL AS FLOAT DECLARE @RL AS REAL ,) SET @F

C语言之四则运算表达式求值(链栈)—支持浮点型数据，负数，整型数据运算

运算符间的优先级关系: 链栈结构体定义: 数据域使用字符串长度为20的字符数组(故需要注意判断读取的字符串是运算符还是数值) 可支持浮点型数据,负数, 整型数据的运算 float EvaluateExpression() 函数实现步骤: 1)初始化OPTR栈和OPND栈,将表达式起始符 “#” 压入OPTR栈. 2)扫描表达式,读入第一个字符串str,如果表达式没有扫描完毕至 "#" 或压入OPTR的栈顶元素不为 "#" 时,则循环执行以下操作: ——>使用

模型压缩一半，精度几乎无损，TensorFlow推出半精度浮点量化工具包，还有在线Demo...

近日,TensorFlow模型优化工具包又添一员大将,训练后的半精度浮点量化(float16 quantization)工具. 有了它,就能在几乎不损失模型精度的情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件加速器延迟. 这一套工具囊括混合量化,全整数量化和修剪. 如何量化模型,尽可任君挑选. 压缩大小,不减精度双精度是64位,单精度是32位,所谓的半精度浮点数就是使用2个字节(16位)来存储. 比起8位或16位整数,半精度浮点数具有动态范围高的优点:而与单精度浮点数相比,它能节省一半的储

结构化数据（structured），半结构化数据(semi-structured)，非结构化数据(unstructured)

概念结构化数据:即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据. 半结构化数据:介于完全结构化数据(如关系型数据库.面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音.图像文件等)之间的数据,HTML文档就属于半结构化数据.它一般是自描述的,数据的结构和内容混在一起,没有明显的区分. 非结构化数据:不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档.文本.图片.XML.HTML.各类报表.图像和音频/视频信息等等. 数据模型结构化数据:二维表(

结构化数据、半结构化数据、非结构化数据——Hadoop处理非结构化数据

刚开始接触Hadoop ,指南中说Hadoop处理非结构化数据,学习数据库的时候,老师总提结构化数据,就是一张二维表,那非结构化数据是什么呢?难道是文本那样的文件?经过上网搜索,感觉这个帖子不错网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_49c1385f01014bf6.html 1. 结构化数据(structured data): 传统的关系数据模型.行数据,存储于数据库,可用二维表结构表示. 数据模型: 二维表 2. 半结构化数据(semi-structure

Python浮点型数据小数点的取舍

python默认的是17位小数的精度 1.round()内置方法 π=3.1415926535 new_num=round(π,2) #四舍五入保留两位小数 print(new_num) #结果为:3.14 round()如果只有一个数作为参数,不指定位数的时候,返回的是一个整数,而且是最靠近的整数(这点上类似四舍五入).但是当出现.5的时候,两边的距离都一样,round()取靠近的偶数,这就是为什么 round(2.5) = 2.当指定取舍的小数点位数的时候,

浮点型数据转整型的丢失精度问题（C++）

如下代码:http://ideone.com/xcgHgw #include <iostream> using namespace std; int main() { // your code goes here ; i = 9.0 * 0.6 + 0.6; cout << i << endl; i = 9.0 * 0.6 + 0.6; cout << i << endl; i = (double)(9.0 * 0.6 + 0.6); cout

java浮点型数据保留两位小数

/*** * 保留2位小数 * @param floatValue * @return */ float scale(Float floatValue) { DecimalFormat format = new DecimalFormat("#.00"); String scaled = format.format(floatValue); return Float.parseFloat(scaled); } double scale(Double doubleValue) { Dec

浮点型数据运算精度bug

/** * 校验是否为数字 * @param arg * @return */ function checkIsNumber(arg){ if(arg != null && arg.toString() != ""){ var re = /^-?(0|[1-9]+\d*|[1-9]+\d*\.\d+|0\.\d+)$/; if(re.test(arg.toString())){ return true; } } return false; } /** * 加法函数,用来

java中对于浮点型数据操作

java的基本数据类型-浮点型:单精度(float)和双精度(double). float:单精度浮点数在机内占4个字节.有效数字8位.表示范围:-3.40E+38 ~ +3.40E+38; double:双精度浮点数在机内占8个字节.有效数字16位.表示范围:-1.79E+308 ~ +1.79E+308 浮点型计算速度快,但是精度低,float和double只能用来进行科学计算或工程计算,在大多数的商业计算中,一般采用java.math.BigDecimal类来进行精确计算,但是BigDec

SQL Server时间粒度系列----第8节位运算以及设置日历数据表节假日标志详解

本文目录列表: 1.位运算 2.设置日历数据表节假日标志 3.总结语 4.参考清单列表位运算 SQL Server支持的按位运算符有三个,分别为:按位与(&).按位或(|).按位异或(^).位运算符用于 int.smallint 或 tinyint 数据,目前SQL Server能支持的按位运算的最大整数类型为Int(4字节整数).有关以上三个按位运算符的详细使用,请参考微软的SQL Server的联机帮助. 设置日期数据表节假日标志上篇博文(日历数据表详解)中,总结出来一个

python默认的是17位小数的精度，但是这里有一个问题，就是当我们的计算需要使用更高的精度（超过17位小数）的时候该怎么做呢？

1. 使用格式化(不推荐) 1 2 3 >>> a = "%.30f" % (1/3) >>> a '0.333333333333333314829616256247' 可以显示,但是不准确,后面的数字往往没有意义. 2. 高精度使用decimal模块,配合getcontext 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 >>> from decimal import * >>> print(getcon

double精度问题,数据范围

浮点数在计算机中存储方式 http://www.cnblogs.com/jillzhang/archive/2007/06/24/793901.html 1. double: 1bit(符号位) 11bits(指数位) 52bits(尾数位) 浮点数的十进制形式是,即十进制的科学计数法: a.xxx *10^n, 而在计算机中是用二进制的科学计数法表示:1.xxx * 2^n(*是二进制乘法即移位) 指数位用来表示了n,尾数位表示的是小数部分xxx. 比如 8.25 ,二进制 100.01

4 位指数半精度浮点型数据

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