11、float、double、BigDecimal的区别 (1)、单精度浮点数（float）与双精度浮点数（double）的区别 ①、在内存中占有的字节数不同 &nbs
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2024-04-09 12:38:33
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2024-09-27 13:34:55
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1.实数数的表示 参考深入理解C语言-03-有符号数，定点数，浮点数 1.1定点数 一般在没有FPU寄存器的嵌入式系统中使用比较多。比如常见的32位系统中，将高16位作为整数部分，低16位作为小数部分。这样就可以用整数来模拟定点数的 + - * / 运算。关于定点数的数学分析，请参考以下文档：htt
原创
2021-07-09 15:09:03
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fp16 llamafactory 精度在当今深度学习领域中，越来越受到关注。随着计算能力的提升，精度的优化也有了更多的关注点。fp16（16位浮点数）是一种降低内存使用和提升计算速度（尤其是在GPU运算时）的技术。然而，它在特定场景中的精度损失问题，尤其是在llamafactory中引起了一些困扰。本文将通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展，全面探讨如何解决“fp16
树莓派运行yolo fastest优化前言yolo fastest的ncnn例子中，第一版默认启用bf16s加速，但是最近的版本并没有启用。 主要做了如下优化 1.更改树莓派系统为Raspbian-64位 2.启用ncnn的bf16s加速第一部分—安装Raspbian-64位系统一，下载镜像和工具1.镜像下载树莓派64位镜像文件 2.SD Card Formatter下载SD Card Forma
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2024-03-29 08:48:10
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在机器学习和深度学习领域，PyTorch 的 `fp16`（半精度浮点数）训练已经变得越来越重要。通过使用 `fp16`，我们可以在提高计算效率的同时节省显存，进而加快模型的训练过程。然而，进行 `fp16` 训练并不是一种通用的解决方案，需要一定的技巧与调整。
### 版本对比
我们来看一下 PyTorch 的不同版本在 `fp16` 精度训练方面的特性差异。
| 版本 |
浮点数（float）又称作浮点数，是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。具体来说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学记数法。浮点计算是指浮点数参与的运算，这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。一个浮点数a由两个数m和e来表示：a = m × b
你想获得双倍训练速度的快感吗？ 你想让你的显存空间瞬间翻倍吗？ 如果我告诉你只需要三行代码即可实现，你信不？ 在这篇博客里，瓦砾会详解一下混合精度计算（Mixed Precision），并介绍一款Nvidia开发的基于PyTorch的混合精度训练加速神器--Apex，最近Apex更新了API，可以用
原创
2021-07-09 14:44:29
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TensorRT-...
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2023-01-01 15:24:36
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# 如何在Python中实现FP16（半精度浮点数）
在深度学习和科学计算中，使用更低精度的数据类型可以大幅提升计算速度和减小内存占用。FP16（半精度浮点数）是一种常用的数据格式。在这篇文章中，我将引导你理解如何在Python中处理FP16数据格式，并且给你提供一整套实现流程与代码示例。
## 流程概述
下面的表格展示了我们将要进行的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-28 05:15:27
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FP32就等于我们平时说的float浮点数，用4 Byte = 32 bit 存储数据，又叫单精度。FP16又叫半精度，用2 Byte = 16 bit 存储数据。FP64就是我们常说的double，双精度浮点数，用8 byte = 64 bit 存储。INT8就是常说的int整型。以往我们深度学习通常用FP32来进行训练，少数情况也会用FP64。但是现在发现有时候也没必要用这么高精度的
在某些硬件下，FP16比FP32在可接受的精度损失下，训练、测试的加速效果明显。我们根据Mxnet中的Gluoncv，得到支持FP16的Yolov3模型。首先需要下载Gluoncv源码并将其修改，然后可以在本地训练中import更改的模型实现训练。Gluoncv代码链接：https://github.com/dmlc/gluon-cv实际上，Mxnet提供FP16和FP32网络模型转换的功能，如果
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2024-05-07 09:10:40
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学过编程语言的都知道，浮点型是有精度问题的。（说人话它实际值与我们想要存入的的值是有细微误差的）。接下来我的讲解将让你对于浮点型的了解更加深入。 废话不多说，先看一个例子。（基于C语言）c语言中浮点型有两种1.单精度浮点型（float）2.双精度浮点型（double）先看一段代码#incl
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2024-04-07 14:09:09
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Msnhnet (以git为准,csdn不再同步更新)一款轻量的用于推理pytorch模型的框架,该框架受darknet启发.Ps: 目前本框架在持续开发中. 也欢迎有志之士一块维护本框架. 欢迎Star.git地址:https://github.com/msnh2012/Msnhnet目前测试过的操作系统 (你可以自己测试下mac os)windowslinuxmac oschecked
Windows下搭建TensorFlow-gpu2.3环境，训练测试keras-retinanet1. 安装GPU环境——cuda、cudnn1.1 安装显卡驱动1.2 安装cuda1.3 安装cudnn1.4 验证是否安装成功2. 安装Python环境2.1 安装conda虚拟环境2.2 安装TensorFlow及keras2.3 安装其他依赖项2.4 进行keras-retinanet所需的
这里写目录标题起因一、VOFA+支持的三种数据传输协议RawData协议格式1、使用方法2、示例3、测试firewater协议格式1、使用方法2、数据格式3、示例4、测试justfloat协议格式1、使用方法2、数据格式3、示例4、测试三种协议使用总结二、PID调参PID位置式调参记录kpkikd三、总结VOFA+官方手册解答疑问1、三种协议的区别2、printf函数如何重定向3、如果我要显示波
# 使用 PyTorch 实现 FP16 的指南
随着深度学习模型的复杂性不断增加，使用 FP16（16 位浮点数）进行训练的需求也变得日益重要。FP16 可以显著减少内存占用并加速训练过程，特别是在现代 GPU 上。下面，我们将逐步介绍如何在 PyTorch 中实现 FP16。
## 流程步骤
我们将通过以下步骤完成 FP16 的实现。请参考下表以了解整个流程：
| 步骤 | 描述
# 如何在 PyTorch 中启用 FP16
在深度学习训练中，浮点数精度的选择可以显著影响性能和内存占用。FP16（半精度浮点数）可以加速训练过程，并减少显存的使用。在这篇文章中，我们将一起探讨如何在 PyTorch 中启用 FP16。
## 流程概述
以下是启用 FP16 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
前面讲了dqn,他是基于拟合一个能描述在某一状态采取任意动作能获得奖励大小的一个函数。如公式1:公式1 公式1这个函数的含义是：输出是分值，高表示好。s是state，a是action。 而actor-critic将这个问题更细化。具体形象化来说：有一个人，遇到不同的状态会做出不同的选择，如公式2：公式2 公式2表示给定状态s，一个人选择动作a的概率。actor-critic将公式1称为criti
IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754）是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式（包括负零-0）与反常值（denormal number）），一些特殊数值（无穷∞与非数值NaN），以及这些数值的“浮点数运算符”。
IEEE 754规定了四种表示浮点数值的方式：单精确度（32位）、双精确度（64位）、延伸单精确度（43比
