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  • int与hex互转,double、float与hex互转,string与hex互转,个人总结,不需要积分。
  • 该工具为单精度与双精度浮点转换成十进制,或者十进制转换为单精度或双精度的工具,可以验证你的计算方法是否错误。
  • IEEE 754 格式转换工具, 十六进制 与 双精度浮点型 格式转换
  • 包含数字的字符可以使用 char.GetNumericValue 方法转换为数字(双精度浮点型)。 代码如下: double d = char.GetNumericValue('5'); Console.WriteLine(d); 输出值:5 那么,为什...

    目录:https://www.cnblogs.com/liqingwen/p/10261436.html

    包含数字的字符可以使用 char.GetNumericValue 方法转换为数字(双精度浮点型)。

    代码如下:

      double d = char.GetNumericValue('5');
      
      Console.WriteLine(d);
    

    输出值:5

    那么,为什么当一个 char ,并且只能为单字符时,GetNumericValue 会返回一个单位数“数字”(“0”到“9”)的 double 变量呢?

    这是因为 char 保存 Unicode 字符,它可以容纳三分之二的 Unicode 字符。当这三分之二的 Unicode 字符与 GetNumericValue 方法一起使用时,返回值为:0.666666666666667。

    章节:Converting Chars to Doubles
    译书名:《C# 奇淫巧技 -- 编写更优雅的 C#》
    原书名:《C# Tips -- Write Better C#》
    网址:https://leanpub.com/cstips

    转载于:https://www.cnblogs.com/liqingwen/p/10269594.html

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  • 展开全部double,双精度浮点型,输出使用%lf。e68a843231313335323631343130323136353331333365666166short int,短整型,输出对应%d。例如:#includevoid main(){double a;a=8.0/3.0;short int b;b=8;printf("a=%lf...

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    double,双精度浮点型,输出使用%lf。e68a843231313335323631343130323136353331333365666166short int,短整型,输出对应%d。

    例如:

    #include

    void main()

    {

    double a;

    a=8.0/3.0;

    short int b;

    b=8;

    printf("a=%lf\n",a);//输出双精度型数据

    printf("b=%d\n",b);//输出短整型数据

    }

    扩展资料:

    C语言中格式字符串的一般形式为: %[标志][输出最小宽度][.精度][长度]类型,其中方括号[]中的项为可选项。

    输出格式列举:

    %a(%A)     浮点数、十六进制数字和p-(P-)记数法(C99)

    %c             字符

    %d             有符号十进制整数

    %f              浮点数(包括float和doulbe)

    %e(%E)     浮点数指数输出[e-(E-)记数法]

    %g(%G)     浮点数不显无意义的零”0”

    %i              有符号十进制整数(与%d相同)

    %u             无符号十进制整数

    %o             八进制整数    e.g.     0123

    %x(%X)      十六进制整数

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  • 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI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...

    鱼羊 发自 凹非寺

    量子位 报道 | 公众号 QbitAI

    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。

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    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。

    fd5627c883d3a638cb30122bb8b401af.png

    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,它能节省一半的储存空间和带宽。

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    比起双精度和单精度浮点数,半精度浮点显然没有那么适合计算。那么问题来了,为什么要主动降低精度呢?

    因为实际上,很多应用场景对于精度的要求并没有那么高。在分布式深度学习中,模型可能会有成千上万个参数,体积一个赛一个的大,如果能把所有常量值都用16位浮点数而不是32位浮点数来存储,那么模型大小就能压缩至一半,还是相当可观的。

    体积压缩了,精确度难道不会损失吗?

    降低浮点数精度,当然会带来精确度的损失,但是不必担心,这样的损失小到可以忽略不计。

    在ILSVRC 2012图像分类任务上分别测试标准的MobileNet float32模型和float16模型变体,可以看到,无论是MobileNet v1还是MobileNet v2,无论是top1还是top5,fp16模型的精度损失都小于0.03%

    fcd6cf389b8366a00f5ad098c57ab069.png

    再试试对象检测任务,fp16变体比之标准模型,几乎没有精度损失。

    67812017f1dd95fbaef68edb9a01c2b1.png

    而无论是MobileNet v1还是MobileNet SSD,fp16变体的体积都比标准模型的大小降低了约一半。

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    小体积,高精度,有什么理由不试试半精度浮点量化工具呢?

    便捷使用

    想要把你训练过的32位模型转成16位,操作并不复杂。只需设置两行关键代码。

    在TensorFlow Lite converter上把32位模型的优化设置设为DEFAULT,然后把目标规范支持类型设置为FLOAT16:

    import tensorflow as tfconverter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]converter.target_spec.supported_types = [tf.lite.constants.FLOAT16]Tflite_quanit_model = converter.convert()

    模型转换成功之后就可以直接运行了。

    默认情况下,模型是这样在CPU上运行的:把16位参数“上采样”为32位,并在标准32位浮点运算中执行操作。

    这样做的原因是目前很多硬件还不支持加速fp16计算。在未来,有更多硬件支持的情况下,这些半精度值就不再需要“上采样”,而是可以直接进行计算。

    在GPU上运行fp16模型更简单。

    TensorFlow Lite的GPU代理已经得到加强,能够直接获取并运行16位精度参数:

    //Prepare GPU delegate.const TfLiteGpuDelegateOptions options = { .metadata = NULL, .compile_options = { .precision_loss_allowed = 1, // FP16 .preferred_gl_object_type = TFLITE_GL_OBJECT_TYPE_FASTEST, .dynamic_batch_enabled = 0, // Not fully functional yet },};

    如果你感兴趣,TensorFlow官方还给出了教程demo,打开文末Colab链接,你就可以在线训练一个16位的MNIST模型啦。

    传送门

    官方指南:

    https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization

    Colab链接:

    https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/g3doc/performance/post_training_float16_quant.ipynb

    — 完 —

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    之前有写过一篇浮点精度介绍了浮点数能够精确表示的整数,在整数超过一定大小后,将不能精确被表示,这次来聊一下浮点能表示的小数部分。

    浮点精度

    木小桓,公众号:小胖轩浮点精度

    先看一段简单的代码:

    public class Test {  public static void main(String[] args) {    float a1 = 0.3f;    double a2 = 0.3;    float b1 = 0.5f;    double b2 = 0.5;    float c1 = 0.7f;    double c2 = 0.7;    System.out.println(a1 > a2);    System.out.println(a1 == a2);    System.out.println(a1 < a2);    System.out.println();    System.out.println(b1 > b2);    System.out.println(b1 == b2);    System.out.println(b1 < b2);    System.out.println();    System.out.println(c1 > c2);    System.out.println(c1 == c2);    System.out.println(c1 < c2);    System.out.println();   }}

    针对0.3、0.5、0.7的单精度和双精度的比较,谁会大一些呢?不妨先思考一下。

    让我们来看下结果:

    truefalsefalsefalsetruefalsefalsefalsetrue

    转换一下结果如下:

    0.3f > 0.3 0.5f = 0.50.7f < 0.7

    这个结果会不会很吃惊,下面来具体分析下产生这个问题的原因。

    原理分析

    浮点数在计算机中的存储采用 IEEE 754标准,数据块分为符号位、指数位、尾数位,单精度和双精度各部分位数长度如下:

    cabaee562f36db5ef6193f40fd98ff60.png

    当一个浮点数不能被精确存储时,需要进行舍入操作,IEEE标准中列举出了几种:

    • 舍入到最接近:舍入到最接近,在一样接近的情况下偶数优先,即在二进制中式以0结尾的,这种也即默认的舍入方式;
    • 朝+∞方向舍入:将结果朝正无限大的方向舍入。
    • 朝-∞方向舍入:将结果朝负无限大的方向舍入。
    • 朝0方向舍入:将结果朝0的方向舍入。

    单精度浮点数和双精度浮点数在比较时,单精度浮点数将会转变为双精度浮点数后再进行比较,再来思考一下上述例子,谁大谁小其实是要看浮点数能够精确表示,不能表示的情况下,在做尾数入舍的时候,是入还是舍。

    具体看下0.3、0.5和0.7的单精度模式下二进制表示:

    0.3存储: 0 01111101 00110011001100110011010计算: 0 01111101 00110011001100110011001 1001...0.5存储: 0 01111110 00000000000000000000000计算: 0 01111110 00000000000000000000000 0000...0.7存储: 0 01111110 01100110011001100110011计算: 0 01111110 01100110011001100110011 0011001...

    存储表示实际在内存中值,计算表示使用数学计算,在尾数无限长的情况下的值;

    可以看出,单精度场景下,按照舍入到最接近原则,0.3的最后一位被入上来了,所以比较时,单精度的0.3更大;0.5能够精确的表示出来,所以单双精度相等;0.7的最后一位则被舍去,所以比较时,双精度的0.3更大。

    小结

    梳理清楚了浮点数的存储,那么浮点数该怎么比较呢?一般来讲,可以设定一个比较小的误差,如0.0001,两个浮点数差值小于该误差,则认为相等,具体误差值的设定需要根据场景。

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双精度浮点转换