现象>>> 1.2 - 1.00.19999999999999996原因：根本原因：存在(用二进制存储时)“不可表示”，如0.1，0.2和0.01计算机会把你心里想的十进制小数转换为二进制小数，然后在内存中存储二进制小数CPython 中的 float 类型使用C语言的 double 类型进行存储。 float 对象的值是以固定的精度(通常为 53 位)存储的二进制浮点数，由于
随着生活节奏的加快，「等待」已经越来越成为人们希望远离的事情。但是在深度学习领域，模型的参数、数据集的规模等等动辄就是以亿为单位，甚至更大，因此当模型训练成功之时，放一首张靓颖的「终于等到你」作为背景音乐实在是太应景了。那如果现在向你推荐一款神器，可以实现训练速度翻倍，访存效率翻倍，你心动吗？心动不如行动(这可不是电视直销，别着急换频道)，来和我一起看看这款神器——基于飞桨核心框架的自动混合精度(
首先, c语言本身没有float在计算时要统统专为double的规定. 那么, 就要考虑一下实际情况了,一般来说, x86的CPU中有两个单元可以被用来计算浮点数, 一个是远古时期传下来的FPU, 另一个是一脉传承的SSE/AVX指令集. (当然我们也可以吃饱了撑的用其他整数指令集去计算浮点数, 但这没有任何意义. )其中, FPU指令集内部使用80位精度计算浮点数, 无论你读写是多少位, 内部永
float 单精度浮点 32bit，double 双精度浮点64bit，decimal是高精度 128bit，浮点数。float double 是 基本类型（primitive type），decimal不是。float 有效数字7位，范围 ±1.5 × 10E−45 to ±3.4 × 10E38double 有效数字15/16 位，范围 ±5.0 × 10 E−3
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2023-07-04 13:54:37
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提示：高精度解决的问题非常简单，也就是a+b,a-b,a*b,a/b,它的原理也很简单，就是模拟我们在数学上做的运算，一步一步的进位，退位，代码大约有40行（c++），另外python自带高精度，不用手写 文章目录前言一、a + b数学中的运算编程中呢组合起来就是完整代码了二、a - b总结 前言这一篇博文讲的是加法和减法，下一篇博文主要讲乘法和除法一、a + b首先，我们来回顾一下，在数学中a+
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2024-01-30 20:10:06
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由于对float或double 的使用不当，可能会出现精度丢失的问题。问题大概情况可以通过如下代码理解:[java]1. public class FloatDoubleTest {
2. public static void main(String[] args) {
3. float f = 20014999;
4. double d = f;
5. double d2 = 2
问题：浮点型数据存储方式会导致数据精度损失，增大计算误差。 float fval = 0.45; // 单步调试发现其真实值为：0.449999988 double dval = 0.45; // 单步调试发现其真实值为：0.45000000000000001 当很多个这样的单精度浮点型数据进行运算
原创
2021-05-27 15:04:38
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混合精度计算 文章目录混合精度计算1.Autocasting1.1 torch.autocast(device_type, dtype=None, enabled=True, cache_enabled=None)1.2 torch.cuda.amp.autocast(enabled=True, dtype=torch.float16, cache_enabled=True)1.3 torch.c
1, 如何进行模型量化？ 按照量化阶段的不同，一般将量化分为 quantization aware training(QAT) 和 post-training quantization(PTQ)。QAT 需要在训练阶段就对量化误差进行建模，这种方法一般能够获得较低的精度损失。PTQ 直接对普通训练后的模型进行量化，过程简单，不需要在训练阶段考虑量化问题，因此，在实际的生产环境
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2023-09-04 10:17:15
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精度我们知道java中有多种数据类型：
分为
基础数据类型，和引用类型
基础datatype 8种
byte short int long double float boolen char
1 2 4 8 8 4 1bit 2
byte > short > int > long 、
其中float和double属于近似
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2023-07-19 00:21:27
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pytorch量化训练量化感知训练（Quantization Aware Training ）是在模型中插入伪量化模块（fake_quant module）模拟量化模型在推理过程中进行的舍入（rounding）和钳位（clamping）操作，从而在训练过程中提高模型对量化效应的适应能力，获得更高的量化模型精度 。 Pytorch 官方从 1.3 版本开始提供量化感知训练 API，只需修改少量代码即
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2024-09-04 19:50:41
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8.1 浮点型 **√ **float**类型又被称作单精度类型，尾数可以精确到7位有效数字，在很多情况下，float类型的精度很难满足需求。√ ****double表示这种类型的数值精度是float类型的两倍，又被称作双精度，绝大部分应用程序都采用double类型。√ Java 浮点类型常量有两种表示形式√ 十进制数形式，例如:3.14 314.0 0.314√ 科学记数法形式，如3
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2024-04-11 15:09:49
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1. 范围 float和double的范围是由指数的位数来决定的。
float的指数位有8位，而double的指数位有11位，分布如下：
float：
1bit（符号位） 8bits（指数位） 23bits（尾数位）
double：
1bit（符号位） 11bits（指数位） 52bits（尾数位）
于是，float的指数范围为-127~+128，而doubl
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2024-07-29 09:52:45
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float范围为： 32 3.4E–038～3.4E+038
double范围为： 64 1.7E–308～1.7E+308
#include <stdio.h>
#define EPSILON 0.0001
// Define your own tolerance#define FLOAT_EQ(x,v) (((v - EPSILON) < x) &
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2024-03-12 15:33:48
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编写程序由下面的公式计算ex的值，精确到10e-10.Ex=1+x+x^2/2!+x^3/3!+x^4/4!+...
#include.
int main()
{
double x,ex=1.0,t,z;
int i=1,y=1;
scanf("%lf",&x);
t=x;
z=x;
while(z>10e-10)
{
ex+=z;
i++;
y*=i;
t*=x;
z=t/y;
}
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2024-01-26 07:53:31
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最近在项目上遇到一个新奇的问题与大家分享一下，情况如下：页面新增一个777777777数传到后台，保存之后变成777777790；查到原因是后台用float.valueof()转换了一下；继续深挖，float基本属性如下： float二进制位数：32java.lang.FloatFloat.MIN_VALUE=1.4E-45 最大值：Float.MAX_VALUE=3.402
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2023-06-13 17:20:15
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浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。关于单精度和双精度的通俗解释：单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说
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2023-06-15 09:45:49
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js中的浮点数精度一般可以达到16位有效数字，因此有人使用parseFloat(x.toFixed(12))来提高js中浮点运算的精度。
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2023-05-29 22:46:17
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背景问题发生在某天中午，当我订单付完款后，不想要了就点击了全额退款，但是给我的提示确实 “您输入的金额不正确”，我就纳闷了，为什么不能退?看了下代码，然后就发现了问题...1、bigdecimal 转换成小数计算有误差真实项目中校验退款金额是否超过订单实付款金额代码如下截图：模拟以上的代码截图如下：float和double做四则运算误差public static void main( String
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2024-05-28 21:13:34
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从事金融行业的PHPer，资金运算频繁，稍不留神，用户资金可能损失几十万，甚至更可怕......直接上实例吧：javascript 0.1 + 0.2 为啥不等于 0.3 ? （正确结果：0.30000000000000004）
0.8 * 7 为啥不等于 5.6 ? （正确结果：5.6000000000000005） PHP var_dump(intval(0.58 * 100));
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2024-08-15 09:22:29
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