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Tensorflow中float32模型强制转为float16半浮点模型

另一种方法是半浮点量化,今天我们主要介绍如何通过修改Tensorflow的pb文件中的计算节点和常量(const),将float32数据类型的模型大小压缩减半为float16数据类型的模型。 for op in ops: print(op.name) return sess 2 重写BatchNorm 由于BatchNorm对精度比较敏感,需要保持float32

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Python中float类型、float32类型和float64类型的表示精度,所需内存及其之间的转换

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    版本,python依赖,当然也可以在这个环境中安装tensorflow和jupyter notebook,Anaconda安装请点击这里 创建Anaconda环境 # Python 2.7 $ conda create -n tensorflow python=2.7 # Python 3.4 $ conda create -n tensorflow python=3.4 # Python 3.5 $ conda create -n tensorflow python=3.5 我的Mac是10.12.3,python使用的2.7版本,所以用的第一个 使用前激活tensorflow环境,并在其中安装 , dtype=float32)) (40, array([ 0.11024268], dtype=float32), array([ 0.29436487], dtype=float32)) (60, ], dtype=float32)) (120, array([ 0.10009852], dtype=float32), array([ 0.2999458], dtype=float32)) (140

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    单精度浮点数一般是4bytes(32bit)来表示,由三部分组成:符号位、指数部分(表示2的多少次方)和尾数部分(小数点前面是0,尾数部分只表示小数点后的数字) 双精度64位,单精度32位,半精度自然是16位 float32

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    Theano调试技巧

    print f(np.array([1,2],dtype='float32'), np.array([3,4,5],dtype='float32')) File "/home/wangzhe/anaconda2 <module> print f(np.array([1,2],dtype='float32'), np.array([3,4,5],dtype='float32')) File "/home , vector)>, <TensorType(float32, vector)>) Toposort index: 0 Inputs types: [TensorType(float32, vector : [array([ 3., 4., 5.], dtype=float32), array([ 1., 2.], dtype=float32)] Outputs clients: [[Elemwise pdb是python自带的调试工具,在pdb里面可以单步查看各变量的值,甚至执行任意python代码,非常强大,如果想看中间过程,又懒得打太多print,那么可以import pdb 然后在你想设断点的地方加上

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    ') ys = ys.astype('float32') """plt.title("curve") plt.plot(xs,ys) plt.show()""" out ? ') ys = ys.astype('float32') """plt.title("curve") plt.plot(xs,ys) plt.show()""" x = fl.layers.data (name="x",shape=[1],dtype="float32") y = fl.layers.data(name="y",shape=[1],dtype="float32") l1 = fl.layers.fc (paddle) C:\Files\DATAs\prjs\python\paddle\demo>C:/Files/APPs/RuanJian/Miniconda3/envs/paddle/python.exe c:/Files/DATAs/prjs/python/paddle/demo/sin.py 500 steps,loss is [0.09414934] 1000 steps,loss is [0.03732136

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    dtype: 字符串, (‘float16’, ‘float32’ 或 ‘float64’)。 返回 Keras 张量,类型为 dtype。 # Example ```python keras.backend.epsilon() 1e-07 ``` """ return _EPSILON 该函数定义了一个常量 # Example ```python from keras import backend as K K.epsilon() 1e-07 # Example ```python keras.backend.floatx() 'float32' ``` """ return _FLOATX ? # Example ```python from keras import backend as K K.floatx() 'float32'

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    tf.Tensor

    This op is generated by x // y floor division in Python 3 and in Python 2.7 with from __future__ import The supported types are: float16, float32, float64, int32, complex64, complex128. This is the Python 2.x counterpart to __bool__() above. This op is generated by x // y floor division in Python 3 and in Python 2.7 with from __future__ import The supported types are: float16, float32, float64, int32, complex64, complex128.

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    想如今气象数据netCDF(.nc)为盛,用者甚多,初学者见之仰天长啸,倘若再由Python经手,netCDF4-python,Iris,xarray,UV-CDAT选择众多,劳心伤神事小,逼出选择困难症事大 说人话就是,经学前班大队长亲测利用Python中的xarray库处理nc数据非常方便。 安装 xarray的安装依旧推荐使用conda,还不会的小伙伴移步:一文教你解决Python所有安装配置 conda install xarray 在终端里输入如上命令,之后输入y,等待安装结束就好了 v10 (time, latitude, longitude) float32 .. t2m (time, latitude, longitude) float32 ..

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    ]) (1.4.1) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (L) float32 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5 10.5 11.5Y (Y) float32 -90.0 -89.0 -88.0 - ) float32 ... , M, lat, lon) float32 ... 355.0 356.0 357.0 358.0 359.0 L float32 0.5 lat (lat) float32 -90.0 -89.0 -88.0 -87.0 -86.0

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    TensorFlow Autodiff自动微分详解

    z3] [tape.gradient(z, [w1, w2]) for z in (z1, z2, z3)] 输出结果 [[<tf.Tensor: id=56906, shape=(), dtype=float32 , numpy=40.0 , <tf.Tensor: id=56898, shape=(), dtype=float32, numpy=10.0 ], [<tf.Tensor: id=56919, shape=(), dtype=float32, numpy=46.0 , <tf.Tensor: id=56911, shape=(), dtype=float32, numpy=10.0 ], [<tf.Tensor: id=56932, shape=(), dtype=float32, numpy=50.0 , <tf.Tensor: id=56924, shape=(), dtype=float32 补充知识:Python/Numpy 矩阵运算符号@ 如下所示: A = np.matrix(‘3 1; 8 2’) B = np.matrix(‘6 1; 7 9’) A@B matrix([[

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    数据处理 | 使用cfgrib加载GRIB文件

    cfgrib 是 ECMWF 开发的 GRIB Python 接口,支持 Unidata’s Common Data Model v4,符合 CF Conventions。 使用 cfgrib.open_datasets 能读取大部分 GRIB 1 和 2 文件,包括包含不同层次类型的文件 支持所有现代 Python 版本,包括 3.9,3.8,3.7,3.6 和 PyPy3 支持 Python 2 的 0.9.6.x 系列将继续维护并接收重要的错误修正, 支持 Linux、MacOS 和 Windows,唯一的依赖是 ecCodes 的 C 库 所有支持的平台都可以使用 推荐使用 apps/python/3.6.3/gnu 环境。从 PyPi 网站中下载 cfgrib,attrs 和 cffi 三个包的 wheel 文件,将这三个包安装到本地用户目录。 dlwrf_cs (latitude, longitude) float32 ... al (latitude, longitude) float32 ...

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    如何将深度学习的float32图像转为Unit8格式以方便cv2使用

    在使用Pyside2中的 QImage处理深度学习模型生成的图片时,需要将float32的图像转为Unit8格式,再使用cv2处理。

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    利用numba給Python代码加速

    @vectorize 装饰器 Numba 的 @vectorize 装饰器可以将以标量为输入的的python函数编译为类似Numpy的 ufuncs。 使用@vectorize装饰器 ,Numba可以将纯Python函数编译成ufunc,该ufunc在NumPy数组上运行的速度与用C编写的传统ufunc一样快。 import numpy as np from numba import vectorize, int32, int64, float32, float64 @vectorize([int32(int32 , int32), int64(int64, int64), float32(float32, float32), float64

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    利用numba給Python代码加速

    Numba 利用LLVM将python函数编译成优化后的机器码。Numba编译的由python写的数学算法能够接近C或Fortran的运行速度。LLVM 不仅能编译numba代码,还擅长优化它。 流程如下: python bytecode ->Numba analyzers ->Numba LLVM IR generator -> LLVM IR optimizers ->LLVM backend 你不需要安装C/C++ 编译器,也不需要独立的编译步骤,只需要将numba装饰器应用于你的python函数,numba会完成编译与优化。 下面以一个概率法计算圆周率的例子开始: from numba import jit,float32, int64 import random import time #@jit() #@jit(nopython =True) @jit(float32(int64), nopython=True, cache=True, nogil=True) #@jit(float32(int64), nopython=True

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    最近由于项目需要一直在看python的代码,在这个项目中应用了大量的装饰器代码,一个装饰器代码可以在全文共用,减少了冗余代码。 python的语法糖让实现装饰器变得很简单,但是Go语言的糖不多,而且又是强类型的静态无虚拟机的语言,所以,没有办法做到像Java 和 Python 那样写出优雅的装饰器的代码,但也是可以实现的,今天我们就看看如何 闭包的概念我们在下面一小节说明,我们先来看一看python是如何使用装饰器的: def metric(fn): @functools.wraps(fn) def timer(*arag, func makeAverager() func(val float32) float32{ series := make([]float32,0) return func(val float32) 所以我们可以得出结论,series变量和func(val float32) float32{}被引用后,他所在的函数结束,也不会马上销毁,这也是变相延长了函数的生命周期!

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