return Convert.ToInt64( CalcNLimitAverage( -9223372036854775000, 9223372036854775000, provider ) ); } public SByte ToSByte( IFormatProvider provider ) { return Convert.ToSByte( CalcNLimitAverage( SByte.MinValue, SByte.MaxValue, provider ) ); } public float ToSingle( IFormatProvider provider ) ...
, UInt64.Parse(hexString, NumberStyles.HexNumber)), e); } } public float ToSingle(IFormatProvider provider) { if (signBit == SignBit.Negative) return Convert.ToSingle(Int64.Parse(hexString, NumberStyles.HexNumber)); else return Convert.ToSingle(UInt64.Parse(hexString, NumberStyles.HexNumber))...
ToInt64(Single) Zdroj: Convert.cs Převede hodnotu zadaného čísla s plovoucí desetinou čárkou s jednoduchou přesností na ekvivalentní 64bitové celé číslo se sadou se sadou. C# Kopírovat public static long ToInt64 (float value); Parametry value Single Číslo ...
, UInt64.Parse(hexString, NumberStyles.HexNumber)), e); } } public float ToSingle(IFormatProvider provider) { if (signBit == SignBit.Negative) return Convert.ToSingle(Int64.Parse(hexString, NumberStyles.HexNumber)); else return Convert.ToSingle(UInt64.Parse(hexString, NumberStyles.HexNumber))...
ToInt64(Single) Source: Convert.cs 将指定的单精度浮点数的值转换为等效的 64 位带符号整数。 C# 复制 public static long ToInt64 (float value); 参数 value Single 要转换的单精度浮点数。 返回 Int64 value,舍入为最接近的 64 位有符号整数。 如果 value 为两个整数中间的数字,则返回二者中...
, UInt64.Parse(hexString, NumberStyles.HexNumber)), e); } } public float ToSingle(IFormatProvider provider) { if (signBit == SignBit.Negative) return Convert.ToSingle(Int64.Parse(hexString, NumberStyles.HexNumber)); else return Convert.ToSingle(UInt64.Parse(hexString, NumberStyles.HexNumber))...
解决ValueError: cannot convert float NaN to integer 当我们在使用Python进行数值计算时,有时会遇到类似于ValueError: cannot convert float NaN to integer的错误。这个错误通常是由于我们试图将一个NaN(Not a Number)转换为整数类型引起的。在本篇文章中,我们将讨论这个错误的原因以及如何解决它。
Convert.ToDouble() 转换为双精度浮点型(double) Conert.ToSingle() 转换为单精度浮点型(float) Convert 将一个基本数据类型转化为另一基本数据类型 支持的转化类型: 受支持的基类型是Boolean、Char、SByte、Byte、Int16、Int32、Int64、UInt16、UInt32、UInt64、Single、Double、Decimal、DateTime 和 String ...
v = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name="v") # 注意此处的变量名称name一定要与已保存的变量名称一致 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) print(ema.variables_to_restore()) # {'v/ExponentialMovingAverage': <tf.Variable 'v:0' shape=() dtype=float32_ref>} ...
*args, **kwargs or {}) File "/Users/alyears/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.10/site-packages/torch/_refs/__init__.py", line 4254, in empty_like return torch.empty_strided( TypeError: Cannot convert a MPS Tensor to float64 dtype as the MPS framework doesn't support float64...