1.1半精度与单精度 半精度(也被称为FP16)对比高精度的FP32与FP64降低了神经网络的显存占用,使得我们可以训练部署更大的网络,并且FP16在数据转换时比FP32或者FP64更节省时间。 单精度(也被称为32-bit)是通用的浮点数格式(在C扩展语言中表示为float),64-bit被称为双精度(double)。 如图所示,我们能够很直观的...
半精度则是表示范围更小,其指数只有5位,有效位数只有10位。圆周率在每个精度级别表现如下: 3 多精度和混合精度计算的差异多精度计算意味着使用能够以不同精度进行计算的处理器,在需要使用高精度进行计算的部分使用双精度,并在应用程序的其他部分使用半精度或单精度算法。 混合精度(也称为超精度)计算则是在单个操作中...
这里的混合精度训练是指在训练的过程中,同时使用单精度(FP32)和半精度(FP16)。 01 浮点数据类型 浮点数据类型主要分为双精度(Fp64)、单精度(Fp32)、半精度(FP16)。在神经网络模型的训练过程中,一般默认采用单精度(FP32)浮点数据类型,来表示网络模型权重和其他参数。在了解混合精度训练之前,这里简单了解浮点数据...
在双精度格式中,每个数字占用64位,单精度格式占用32位,而半精度仅16位。 要了解其中工作原理,我们可以拿圆周率举例。在传统科学记数法中,圆周率表示为3.14 x100。但是计算机将这些信息以二进制形式存储为浮点,即一系列的1和0,它们代表一个... 查看原文
双精度是 1 位符号, 11 位指数, 52 位小数。 区别就是它所能存储的数值范围大小不同, 双精度变量能存储比单精度变量更大或更小的值。 -- -- float 能赋值 +/- 3.40282e+038 -- -- double 能赋值 +/- 1.79769e+308 含义:表明单精度和双精度精确的范围不一样,单精度,也即 float ,一般在计算机中...