半精度浮点是指用16bit表示一个浮点数,最高1bit为符号位,中间5bit为指数a,低10bit为尾数b Value = (符号位)(1+b/1024)*(2^(a-16)) 程序很简单,用pyinstaller -F getExp.py压缩成getExp.exe(见另一篇博客py文件打包成exe)可以用 由于只取指数位,程序简单处理了符号位和尾数位 #coding = utf-8 if __name__ == '__main__': file = input('输入半精度浮点文件:\n')

近日,TensorFlow模型优化工具包又添一员大将,训练后的半精度浮点量化(float16 quantization)工具. 有了它,就能在几乎不损失模型精度的情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件加速器延迟. 这一套工具囊括混合量化,全整数量化和修剪. 如何量化模型,尽可任君挑选. 压缩大小,不减精度 双精度是64位,单精度是32位,所谓的半精度浮点数就是使用2个字节(16位)来存储. 比起8位或16位整数,半精度浮点数具有动态范围高的优点:而与单精度浮点数相比,它能节省一半的储

一个字 word 是16位, 一个字由两个字节组成 , 字节=byte,,一个字节8位, 位=bit 如果没有特殊说明kb 就是指 k*bit kbyte= k*byte

查阅PIC单片机芯片手册,关于进位/借位位的说明为: C:进位/借位位. 1 = 结果的最高位发生了进位 0 = 结果的最高位未发生进位 同时有一条标注:借位的极性是相反的. 通过以上说明,可以将C的分析分为两种情况: 1.加法: 最高位发生了进位:C = 1: 最高位未发生进位:C = 0: 2.减法: 最高位发生了借位:C = 0: 最高位未发生借位:C = 1: 为了加深理解,在MPLAB中写入一段代码,通过观测STATUS寄存器的值来测试以上分析: ;测试SUBWF.ADDWF指令与状态

用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model.cuda().half()即可 3.对于半精度模型,优化算法,Adam我在使用过程中,在某些参数的梯度为0的时候,更新权重后,梯度为零的权重变成了NAN,这非常奇怪,但是Adam算法对于全精度数据类型却没有这个问题. 另外,SGD算法对于半精度和全精度计算均没有问题. 还有一个问题是不知道是不是网络

小数例子: PHP保留两位小数并且四舍五入 1 $n=0.1265489; 2 echo sprintf("%.2f", $n); // 0.13 大家可以看到我们用到了sprintf函数对$n进行了格式化%.2f是目标格式,其中2表示两位f表示float(浮点型) 第3为小数6被四舍五入 再看个例子 1 $n=0.1265489 2 echo substr(sprintf("%.3f",$n),0,-1);// 0.12 代码输出了保留2为小数没有四舍五入,实际上

罗云彬 典藏版Page192,mark下. 这段代码看不懂,手册上根本没有fdivr不带操作数的指令. .data dqTickCounter1 dq ? dqTickCounter2 dq ? dqFreq dq ? dqTime dq ? dwlm dd 1000000 .code invoke QueryPerformanceCounter,addr dqTickCounter1 invoke QueryPerformanceCounter,addr dqTickCounter2 invo

前言:Java默认采用大端序存储方式,实际编码的音频数据是小端序,如果处理单8bit的音频当然不需要做转换,但是如果是16bit或者以上的就需要处理成小端序字节顺序. 注:大.小端序指的是字节的存储顺序是按从高到低还是从低到高的顺序存储,与处理器架构有关,Intel的x86平台是典型的小端序存储方式 1.Java中使用ByteOrder.LITTLE_ENDIAN表示小端序,ByteOrder.BIG_ENDIAN表示大端序 小端序:数据的高位字节存放在地址的低端 低位字节存放在地址高端 大端序

CUDA 8的混合精度编程 Volta和Turing GPU包含 Tensor Cores,可加速某些类型的FP16矩阵数学运算.这样可以在流行的AI框架内更快,更轻松地进行混合精度计算.要使用Tensor Core,需要使用 CUDA 9 或更高版本.NVIDIA还 为TensorFlow,PyTorch和MXNet添加了 自动混合精度功能.  流行AI框架的张量核心优化示例 . 在软件开发的实践中,程序员通常会及早学习到使用正确的工具完成工作的重要性.当涉及数值计算时,这一点尤其重要,因为在

CUDA 8混合精度编程 Mixed-Precision Programming with CUDA 8 论文地址:https://devblogs.nvidia.com/mixed-precision-programming-cuda-8/ 更新,2019年3月25日:最新的Volta和Turing GPU现在加入了张量核,加速了某些类型的FP16矩阵数学.这使得在流行的人工智能框架中进行更快.更容易的混合精度计算成为可能.使用张量磁芯需要使用CUDA9或更高版本.NVIDIA还为Tensor

基于OpenSeq2Seq的NLP与语音识别混合精度训练 Mixed Precision Training for NLP and Speech Recognition with OpenSeq2Seq 迄今为止,神经网络的成功建立在更大的数据集.更好的理论模型和缩短的训练时间上.特别是顺序模型,可以从中受益更多.为此,我们创建了OpenSeq2Seq--一个开源的.基于TensorFlow的工具包.OpenSeq2Seq支持一系列现成的模型,其特点是多GPU和混合精度训练,与其他开源框架相比,

NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 “Numeric Python”. 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用NumPy,开

转自:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/38020265 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. “ARM Advanced SIMD”,nick-named “NEON”, it provides:(1).A set of interesting scalar/vectorinstructions and registers(the latter are mapped to the same chip area a

个128位四字寄存器Q0-Q15,32个64位双字寄存器D0-D31,两个寄存器是重叠的,在使用的时候须要特别注意,不小心就会被覆盖掉. NEON的数据类型:无符号整数.有符号整数.未指定类型的整数.浮点数.{0,1}上的多项式.数据类型针对的是操作数,而不是目标数.NEON中的数据类型说明符由一个指示数据类型的字母构成,该字母通常后跟一个指示宽度的数字. NEON指令可处理:(1).由下面内容构成的双字向量:八个8位元素.四个16位元素.两个32位元素.一个64位元素:(2).由下面内容构成的

torch.Tensor torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: Data tyoe CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor 16-bit

一.Numpy概念 Numpy(Numerical Python的简称)是Python科学计算的基础包.它提供了以下功能: 快速高效的多维数组对象ndarray. 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数. 用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具. 线性代数运算.傅里叶变换,以及随机数生成. 用于将C.C++.Fortran代码集成到Python的工具. 除了为Python提供快速的数组处理能力,Numpy在数据分析方面还有另外一个主要作用,即作为在算法之间传递数据的容器.对于数值

Numpy 中的数组比 Python 原生中的数组(只支持整数类型与浮点类型)强大的一点就是它支持更多的数据类型. 基本数据类型 numpy常见的数据类型 数据类型 描述 bool_ 布尔(True或False),存储为一个字节 int_ 默认整数类型(与C long相同:通常为int64或int32) intc 与C int(通常为int32或int64)相同 intp 用于索引的整数(与C ssize_t相同:通常为int32或int64) int8 字节(-128到127) int16 整

一.NumPy简介 其官网是:http://www.numpy.org/ NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy内部解除了CPython的GIL(全局解释器锁),运行效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 关于GIL请参考博客:http://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9056555.html NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包

NumPy 简介 Python并没有提供数组功能.虽然列表可以完成基本的数组功能,但它不是真正的数组,而且在数据量比较大时,使用列表的速度会很慢.为此,Numpy提供了真正的数组功能,以及对数据进行快速处理的函数. NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字).在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank). 例如,在3D空间一个点的坐标 [1, 2, 3] 是一个秩为1的

NumPy学习(一) NumPy数组创建 NumPy数组属性 NumPy数学算术与算数运算 NumPy数组创建 NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型. 它描述相同类型的元素集合. 可以使用基于零的索引访问集合中的项目. ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块. ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype). 从ndarray对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的 Python 对象表示. 它从任何暴露数组接口的对