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  • 双精度计算不准

    2019-09-19 22:32:33
    最近在做一个金融行业的项目,之前少有项目与金额计算打交道,所以对...但是实际做计算却发现计算精度会丢失。接着搜索大家推荐BigDecimal。 使用BigDecimal发现,依然有坑。只能使用BigDecimal的字符串构造对象...

      最近在做一个金融行业的项目,之前少有项目与金额计算打交道,所以对金额的计算不以为然,使用java的Double进行加减乘除。但是实际做计算却发现计算精度会丢失。接着搜索大家推荐BigDecimal。

      使用BigDecimal发现,依然有坑。只能使用BigDecimal的字符串构造对象才能正确计算。不多说,上干货。

     

    BigDecimal b1 = new BigDecimal(80.96d);
    BigDecimal b2 = new BigDecimal(100d);
    System.out.println(b1.multiply(b2).doubleValue());
    
    计算结果为:8095.999999999999 。我们期望的结果是 8096.0

     

    而使用BigDecimal的String构造,则成功

    BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(80.96d));
    BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(100d));
    System.out.println(b1.multiply(b2).doubleValue());
    
    计算结果: 8096.0


    转载于:https://my.oschina.net/u/1983430/blog/479748

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  • Apex 一键混合双精度计算

    千次阅读 2019-10-10 14:29:46
    针对单一Optimizer使能AMP 对于单一Optimizer,使能AMP只需要以下修改两部分即可: 1. 代码中Optimizer之后添加: optimizer = # ... some optimizer from apex import amp ...amp_handle = amp.init() ...# ......

    针对单一Optimizer使能AMP

    对于单一Optimizer,使能AMP只需要以下修改两部分即可:

    1. 代码中Optimizer之后添加:

    optimizer = # ... some optimizer

    from apex import amp

    amp_handle = amp.init()

    2. 修改代码中反向迭代部分:

    # ... do a bunch of stuff to compute a loss

    loss.backward()

    optimizer.step()

    # ...finish the iteration

    修改为

    # ... same as before

    with amp_handle.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:

    scaled_loss.backward()

    optimizer.step()

    # ... same as before

    针对多Optimizer使能AMP

    多Optimizer使能AMP相较单一Optimizer复杂,需要显性的warp多个Optimizer,并处理多个Loss的反向迭代,例如:

    amp_handle = amp.init()

    optimizer = amp_handle.wrap_optimizer(optimizer, num_loss=2)

    # ...

    optimizer.zero_grad()

    loss1 = ComputeLoss1(model)

    with optimizer.scale_loss(loss1) as scaled_loss:

    scaled_loss.backward()

    # ...

    loss2 = ComputeLoss2(model)

    with optimizer.scale_loss(loss2) as scaled_loss:

    scaled_loss.backward()

    # ...

    optimizer.step()

    AMP添加自定义函数

    在AMP添加自定义函数的支持有两种方法,分别使用Function annotation或者函数显性注册如下所示:

    对于自定义函数Fru

    from backend import FRUBackend

    def fru(input, hidden, weight, bias):

    # call to CUDA code

    FRUBackend(input, hidden, weight, bias)

    使用Function Annotation

    @amp.half_function

    def fru(input, hidden, weight, bias):

    #...

    使用显性注册

    import backend

    amp.register_half_function(backend, 'FRUBackend')

    amp.init()

    此处的Function Annotation有三种类型分别是:

    类似显性注册也有对应三种方式,分别是:

    amp.register_half_function(module, function_name)

    amp.register_float_function(module, function_name)

    amp.register_promote_function(module, function_name)

    这里需要注意的是,采用显性注册需要在amp.init()之前。

    至此,关于AMP的介绍和使用指南已经完全阐明,关于前文留的小问题,还欢迎小伙伴们留言回答哟~~~

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  • JavaScript封装double双精度计算

    千次阅读 2018-08-31 16:49:36
    //动态控制精度长度 n=(r1>=r2)?r1:r2; return ((arg1*m-arg2*m)/m); //.toFixed(n) } /** * 乘 * @param {Object} arg1 * @param {Object} arg2 */ NumberUtil.fn.mul = function(arg1,arg2)...
    function NumberUtil(obj) {
        return this;
    };
    NumberUtil.fn = NumberUtil.prototype;
    
    /**
     * 提供实例对外
     */
    var NumUtil = new NumberUtil();
    window.NumUtil = NumUtil;
    
    /**
     * 加
     * @param {Object} arg1
     * @param {Object} arg2
     */
    NumberUtil.fn.add = function(arg1,arg2){    
         var r1,r2,m;    
         try{r1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){r1=0}    
         try{r2=arg2.toString().split(".")[1].length}catch(e){r2=0}    
         m=Math.pow(10,Math.max(r1,r2));    
         return (arg1*m+arg2*m)/m;    
    }    
    
    /**
     * 减
     * @param {Object} arg1
     * @param {Object} arg2
     */
    NumberUtil.fn.sub = function(arg1,arg2){    
        var r1,r2,m,n;    
        try{r1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){r1=0}    
        try{r2=arg2.toString().split(".")[1].length}catch(e){r2=0}    
        m=Math.pow(10,Math.max(r1,r2));    
        //动态控制精度长度    
        n=(r1>=r2)?r1:r2;    
        return ((arg1*m-arg2*m)/m);  //.toFixed(n)  
    }    
    
    /**
     * 乘
     * @param {Object} arg1
     * @param {Object} arg2
     */
    NumberUtil.fn.mul = function(arg1,arg2)   {     
        var m=0,s1=arg1.toString(),s2=arg2.toString();     
        try{m+=s1.split(".")[1].length}catch(e){}     
        try{m+=s2.split(".")[1].length}catch(e){}     
        return Number(s1.replace(".",""))*Number(s2.replace(".",""))/Math.pow(10,m);     
    }     
    /**
     * 除
     * @param {Object} arg1
     * @param {Object} arg2
     */
    NumberUtil.fn.div = function(arg1,arg2){     
          var t1=0,t2=0,r1,r2;     
          try{t1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){}     
          try{t2=arg2.toString().split(".")[1].length}catch(e){}
          r1=Number(arg1.toString().replace(".",""));  
          r2=Number(arg2.toString().replace(".",""));     
          return (r1/r2)*Math.pow(10,t2-t1);
    }  
    /**
     * 四舍五入,保留指定位数
     * @param {Object} num
     * @param {Object} n
     */
    NumberUtil.fn.round = function(num,n){
        n=n||2;
        if(isNaN(num)||num=="") return 0;
        return Math.round(num*Math.pow(10,n))/Math.pow(10,n);
    };
    
    展开全文
  • [code="java"] /** * 提供精确的乘法运算 * * @param v1 * 被乘数 * @param v2 * 乘数 * @return 两个参数的积 */ public static double mul(double...


    /**
    * 提供精确的乘法运算
    *
    * @param v1
    * 被乘数
    * @param v2
    * 乘数
    * @return 两个参数的积
    */
    public static double mul(double v1, double v2) {
    BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
    BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
    return b1.multiply(b2).doubleValue();
    }

    展开全文
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  • java-双精度数据计算和展示

    千次阅读 2019-01-17 20:49:39
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  • 双精度,单精度和半精度

    万次阅读 多人点赞 2017-11-17 09:56:29
    浮点数是计算机上最常用的数据类型之一,有些语言甚至...半精度是英伟达在2002年搞出来的,双精度和单精度是为了计算,而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。 很多场景对于精度要求也没那么高,例如分布式深
  • 浮点数精度计算

    2017-06-02 23:11:00
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  • 精度计算

    2018-04-03 21:34:50
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  • 单精度与双精度

    2021-03-27 21:50:45
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双精度计算