由于float64使用的内存空间更大,因此它可以表示更大范围的数值,同时具有更高的精度。相比之下,float32的表示范围较小,且精度相对较低。这意味着float64可以存储更大的数值和更小的数值,并且具有更高的精确度。 在深度学习中,浮点数的数据类型对模型的训练和推理过程有一定的影响。一般来说,使用float32可以
a = np.array([0.123456789121212,2,3], dtype=np.float16) print("16bit: ", a[0]) a = np.array([0.123456789121212,2,3], dtype=np.float32) print("32bit: ", a[0]) b = np.array([0.123456789121212121212,2,3], dtype=np.float64) print("64bit: ", b[0]) 16 位:0.1235 32 位...
FP16和BF16都是为了在减少内存使用和提高计算速度的同时,保持足够的数值精度。FP16适用于多种通用应用,而BF16则更适合于特定的深度学习任务,尤其是在需要较大动态范围时。FP16和BP16都是用于减少模型参数存储需求的技术,它们通过降低参数表示的精度来实现这一目标。选择哪种表示方式通常取决于具体的应用场景和对精度...
a = np.array([0.123456789121212,2,3], dtype=np.float16) print("16bit: ", a[0]) a = np.array([0.123456789121212,2,3], dtype=np.float32) print("32bit: ", a[0]) b = np.array([0.123456789121212121212,2,3], dtype=np.float64) print("64bit: ", b[0]) 16 位:0.1235 32 位...