FP_NORMAL、 FP_SUBNORMAL、 FP_ZERO、 FP_INFINITE、 FP_NAN 宏各代表一个独自的浮点数类别。它们都展开成整数常量表达式。 常量 解释 FP_NORMAL 指示值为正规,即不是无穷大、非正规、非数或零 FP_SUBNORMAL 指示值为非正规 FP_ZERO 指示值为正或负零 FP_INFINITE 指示值无法以底层类型表示(正或负无...
FP_NORMAL、 FP_SUBNORMAL、 FP_ZERO、 FP_INFINITE、 FP_NAN 宏各代表一个独自的浮点数类别。它们都展开成整数常量表达式。 常量 解释 FP_NORMAL 指示值为正规,即不是无穷大、非正规、非数或零 FP_SUBNORMAL 指示值为非正规 FP_ZERO 指示值为正或负零 FP_INFINITE 指示值无法以底层类型表示(正或负...
FP_NORMAL、 FP_SUBNORMAL、 FP_ZERO、 FP_INFINITE、 FP_NAN 宏各代表一个独自的浮点数类别。它们都展开成整数常量表达式。 常量 解释 FP_NORMAL 指示值为正规,即不是无穷大、非正规、非数或零 FP_SUBNORMAL 指示值为非正规 FP_ZERO 指示值为正或负零 FP_INFINITE 指示值无法以底层类型表示(正或负无穷大)...
FP_NORMALindicates that the value isnormal, i.e. not an infinity, subnormal, not-a-number or zero FP_SUBNORMALindicates that the value issubnormal FP_ZEROindicates that the value is positive or negative zero FP_INFINITEindicates that the value is not representable by the underlying type (positi...
IEEE754 浮点数的表示方法 下图给出了FP32的表示方式 各种特殊情况及normal和denormal的情况 目前IEEE754的FP32/FP16/FP64都是normal+denomal同时使用的 ... 查看原文 计组之数据运算:10、IEEE754标准 10、IEEE754标准 一般移码IEEE754标准移码IEEE754标准 格式转化的一般步骤 十进制转IEEE754的单精度格式IEEE754...
--normal_regular 正常、规整剪枝标志及规整剪枝基数(如设置为N,则剪枝后模型每层filter个数即为N的倍数)--model 稀疏训练后的model路径--save 剪枝后保存的model路径(路径默认已给出, 可据实际情况更改)正常剪枝(nin) python normal_regular_prune.py --percent 0.5 --model models_save/nin_sparse.pth --...
tensorrt:fp32/fp16/int8(ptq-calibration)、op-adapt(upsample)、dynamic_shape等 代码结构 Model-Compression-Deploy ├── README.md ├── compression │ ├── README.md │ ├── pruning │ │ ├── README.md │ │ ├── gc_prune.py │ │ ├── main.py │ │ ├── models ...
tf.random_normal() tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值。 tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) shape: 输出张量的形状,必选 mean: 正态分布的均值,默认为0...
│ │ └── normal_regular_prune.py │ └── quantization │ ├── README.md │ ├── __init__.py │ ├── wbwtab │ │ ├── __init__.py │ │ ├── bn_fuse │ │ │ ├── bn_fuse.py │ │ │ ├── bn_fused_model_test.py ...
在tf.truncated_normal中如果x的取值在区间(μ-2σ,μ+2σ)之外则重新进行选择。这样保证了生成的值都在均值附近。 参数: shape: 一维的张量,也是输出的张量。 mean: 正态分布的均值。 stddev: 正态分布的标准差。 dtype: 输出的类型。 seed: 一个整数,当设置之后,每次生成的随机数都一样。