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壓縮大小，不減精度雙精度是64位，單精度是32位，所謂的半精度浮點數(shù)就是使用2個字節(jié)（16位）來存儲。比起8位或16位整數(shù)，半精度浮點數(shù)具有動態(tài)范圍高的優(yōu)點；而與單精度浮點數(shù)相比，它能節(jié)省一半的儲存空間和帶寬。比起雙精度和單精度浮點數(shù)，半精度浮點顯然沒有那么適合計算。
從上可以理解(float16為半精度浮點數(shù)，float32為單精度浮點數(shù))，MindSpore是將網(wǎng)絡(luò)中的前向計算部分`cast`成半精度浮點數(shù)進行計算，以節(jié)省內(nèi)存空間，提升性能，同時將`loss`值保持單精度浮點數(shù)進行計算和存儲，`weight`使用半精度浮點數(shù)進行計算，單精度浮點數(shù)進行保存
包括：1 個符號位，5 個指數(shù)位，10 個尾數(shù)位float32單精度浮點數(shù)，包括：1 個符號位，8 個指數(shù)位，23 個尾數(shù)位float64雙精度浮點數(shù)，包括：1 個符號位，11 個指數(shù)位，52 個尾數(shù)位complex_complex128 類型的簡寫，即 128 位復(fù)數(shù)complex64
**混合精度訓練方法**是通過混合使用單精度和半精度數(shù)據(jù)格式來加速深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的過程，同時保持了單精度訓練所能達到的網(wǎng)絡(luò)精度。即在盡可能減少精度損失的情況下利用半精度浮點數(shù)加速訓練。
float16：半精度浮點數(shù) float32：單精度浮點數(shù) float64：雙精度浮點數(shù) float128：擴展精度浮點數(shù) 復(fù)數(shù)類型: complex64：由兩個32位浮點數(shù)表示的復(fù)數(shù) complex128：由兩個64位浮點數(shù)表示的復(fù)數(shù) complex256：由兩個128位浮點數(shù)表示的復(fù)數(shù)
數(shù)組一般要求所有元素類型相同（同質(zhì)），數(shù)組下標從0開始 1234 ndarray元素類型 布爾：bool（True False） c語言int，環(huán)境有關(guān)： intc，intp 整數(shù)：int8，int16，int32，init64 無符號整數(shù)： uint8，uint16，uint32，uinit64 半精度浮點數(shù)
而在混合精度訓練過程中，每一個step會為模型的所有weight維護一個FP32的copy，稱為Master Weights，在做前向和后向傳播過程中，Master Weights會轉(zhuǎn)換成FP16（半精度浮點數(shù)）格式，權(quán)重，激活函數(shù)和梯度都是用FP16進行表示，最后梯度會轉(zhuǎn)換成FP32
16位，正負號1位，指數(shù)5位，精度10位 'f2' np.float32 單精度浮點數(shù)：32位，正負號1位，指數(shù)8位，精度23位 'f4' np.float64 雙精度浮點數(shù)：64位，正負號1位，指數(shù)11位，精度52位 'f8' np.complex64 復(fù)數(shù)，分別用兩個32位浮點數(shù)表示實部和虛部
包括：1 個符號位，5 個指數(shù)位，10 個尾數(shù)位 float32 單精度浮點數(shù)，包括：1 個符號位，8 個指數(shù)位，23 個尾數(shù)位 float64 雙精度浮點數(shù)，包括：1 個符號位，11 個指數(shù)位，52 個尾數(shù)位 complex_ complex128 類型的簡寫，即
也就說明AICPU完全可以調(diào)用數(shù)據(jù)類型__fp16來實現(xiàn)原生支持半精度浮點數(shù)計算。
包括：1 個符號位，5 個指數(shù)位，10 個尾數(shù)位float32單精度浮點數(shù)，包括：1 個符號位，8 個指數(shù)位，23 個尾數(shù)位float64雙精度浮點數(shù)，包括：1 個符號位，11 個指數(shù)位，52 個尾數(shù)位complex_complex128 類型的簡寫，即 128 位復(fù)數(shù)complex64
混合精度訓練：使用混合精度（例如半精度浮點數(shù)）進行訓練，能夠加快訓練速度并減少顯存占用。 優(yōu)化損失函數(shù)：通過設(shè)計新的損失函數(shù)（如感知損失、對抗損失），增強模型對圖像細節(jié)和風格的捕捉能力。 8. 評估與評價生成圖像的質(zhì)量 生成圖像的質(zhì)量評估是衡量模型性能的重要環(huán)節(jié)。
16位，正負號1位，指數(shù)5位，精度10位 ‘f2’ np.float32 單精度浮點數(shù)：32位，正負號1位，指數(shù)8位，精度23位 ‘f4’ np.float64 雙精度浮點數(shù)：64位，正負號1位，指數(shù)11位，精度52位 ‘f8’ np.complex64 復(fù)數(shù)，分別用兩個
包括：1 個符號位，5 個指數(shù)位，10 個尾數(shù)位float32單精度浮點數(shù)，包括：1 個符號位，8 個指數(shù)位，23 個尾數(shù)位float64雙精度浮點數(shù)，包括：1 個符號位，11 個指數(shù)位，52 個尾數(shù)位complex_complex128 類型的簡寫，即 128 位復(fù)數(shù)complex64
先進的訓練技巧 6.1 混合精度訓練 混合精度訓練是一種通過使用半精度浮點數(shù)（FP16）替代單精度浮點數(shù)（FP32）進行訓練的技術(shù)。這種方法可以顯著提高訓練速度，并減少顯存的占用，同時幾乎不會影響模型的準確性。
json文件 data_cache_dir：訓練數(shù)據(jù)緩存文件夾 output_dir: 輸出文件夾 output encoded layers：設(shè)置隱層輸出為True gradient_accumulation_steps：梯度累積 temperature：蒸餾溫度 fp16：開啟半精度浮點數(shù)訓練
生成單張圖像 #@title 填寫英文提示詞 import torch from diffusers import StableDiffusion3Pipeline # 清理 GPU 緩存 torch.cuda.empty_cache() # 確保使用半精度浮點數(shù) torch_dtype
優(yōu)化技巧在訓練過程中，采用混合精度訓練等優(yōu)化技巧，提高訓練穩(wěn)定性和模型性能。混合精度訓練通過使用半精度浮點數(shù)（FP16）來減少內(nèi)存占用和加速計算，同時保持模型精度。
即所有數(shù)字都是以 64 位浮點數(shù)形式儲存，即便整數(shù)也是如此。 所以我們在打印 1.00 這樣的浮點數(shù)的結(jié)果是 1 而非 1.00 。浮點數(shù)的精度問題也不只是JavaScript特有，因為有些小數(shù)以二進制表示位數(shù)是無窮的。
3.14f; float b = -5.23f; *(int*)(&a) ^= *(int*)(&b); *(int*)(&b) ^= *(int*)(&a); *(int*)(&a) ^= *(int*)(&b); printf("%f %f",a,b); return 0;} 單精度浮點數(shù)在內(nèi)存里占
