我们经常会遇到需要读取大文件的情况,比如十几GB,几十GB甚至更大,而如果直接读取进来,内存可能会爆炸,溢出。笔者最近遇到读取大文件的情况,借此和大家分享一些读取大文件的方法。
n1为int32, n2为int16, 所以先把加数n1转换成int16, 再做加法
当前CNN模型基本都是 float32,将其转换为 INT8 可以降低模型大小,提升速度,精度降低的也不太多。那么在实际中如何实现这个量化了?在网上找到了三种实践方法, 基于腾讯的NCNN, Tensorflow ,Nvidia 的 TensorRT,这里先介绍其中的一种。
Julia中没有class,也没有子类型的继承关系,所有具体类型都是最终的,并且只有抽象类型可以作为其超类型。Julia中的继承是继承行为,而不是继承结构。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说将float转换成string_go string转int,希望能够帮助大家进步!!!
Go语言是一门静态编译型语言,是一门强类型语言,Go语言中类型分为两种:命名类型(已定义类型)和未命名类型(组合类型),我举例说一下
浮点类型就是用于存放小数的类型,例如 3.141516 | 2.22 | 1.1234
声明: (1) GO版本:go version go1.21.5 windows/amd64 (2) 开发工具:vscode (3) 微信公众号:给点知识 如果版本不一样再环境变量的配置上多少有点问题。1.11 GO版本之前使用GOPATH 之后可以使用go.mod 要不然导入模块包那块会有问题。
转换的时候建议从低位转换成高位,高位转换成低位的时候如果转换不成功就会溢出,和我们想的结果不一样。
说来惭愧,作为计算机科班出身的人,计算机基础知识掌握并不扎实,这里的基础指的是计算机体系结构中的内容,诸如数据的表示和处理,如float的表示和运算等。看《CSAPP》方知人家老外把这个东西当成重中之重,大量详细的原理介绍,并配套大量例题。当初本科学的时候,很简单的了解了下概念而已,所以应该直接将《CSAPP》当做教材来用,里面习题全做,这样CS出来的基本知识将掌握的很扎实。
package main import ( "encoding/json" "fmt" "reflect" "strconv" ) func main() { //内置基础内型 //布尔类型:bool:true , false //整型:int8 byte int16 int unit unitptr (uintptr是整型,可以足够保存指针的值得范围) //浮点类型:float32 float64 //复数类型:complex64 complex128 //字符串:string //字符类型:rune //错误类型:error //复合类型:指针(pointer) 数组(array)切片(slice)字典(map)通道(chan)结构体(struct)接口(interface) //普通类型转换 //string 转 int str := "30k" intValue, _ := strconv.Atoi(str) fmt.Println(reflect.TypeOf(intValue)) //string 转 int64 或者int8等 int64Value, _ := strconv.ParseInt(str, 10, 64) fmt.Println(reflect.TypeOf(int64Value)) //int转string intTmp := 100 strTmp := strconv.Itoa(intTmp) fmt.Println(reflect.TypeOf(strTmp)) //int64转string var intTmp64 int64 intTmp64 = 0xA strTmp = strconv.FormatInt(intTmp64, 10) fmt.Println(reflect.TypeOf(strTmp)) jsonStr := "{\"euin\":\"342d05ad579b8e068fdc29f30384c9b3\",\"s\":\"o\",\"videolst\":[{\"ctime\":\"1970-01-01 08:00:00\",\"cull\":0,\"desc\":\"假如生活捉弄了你...不要悲伤...不要心急...\\r\\n反正...以后也不会好过...\",\"duration\":\"03:25\",\"pic\":\"http://vpic.video.qq.com/50350981/l0553wqx9ar_160_90_3.jpg\",\"play_count\":\"5.6万\",\"title\":\"今天不开心没关系,反正明天也不会好过\",\"title_s\":\"今天不开心没关系,反正明天也不会好过\",\"uploadtime\":\"2017-09-21\",\"url\":\"https://v.qq.com/x/page/l0553wqx9ar.html\",\"vid\":\"l0553wqx9ar\"},{\"ctime\":\"1970-01-01 08:00:00\",\"cull\":0,\"desc\":\"\",\"duration\":\"03:20\",\"pic\":\"http://vpic.video.qq.com/51661863/w14216higcw_160_90_3.jpg\",\"play_count\":\"7972\",\"title\":\"假如生活捉弄了你...不要悲伤...不要心急...反正...以后也不会好过...\",\"title_s\":\"假如生活捉弄了你...不要悲伤...不要心急...反正...以后也不会好过...\",\"uploadtime\":\"2017-09-21\",\"url\":\"https://v.qq.com/x/page/w14216higcw.html\",\"vid\":\"w14216higcw\"}],\"vtotal\":203}" //关于这样的字符串如何通过某个字段判断是否获取到数据或者其他,这里就是涉及到interface 解析 成map 或者string 涉及到断言。普通类型的直接强转就行,涉及到复杂的结构就不要使用断言。 //为啥要这么定义,因为后面的不是string只能用interface{}来表示任何或者未知类型 var jsonMap map[string]interface{} = mak
在非常多的问题中,例如商品推荐数据存储(大量的用户和商品,还有购买金额等信息),金融数据存储(大量的标的,价格等),我们不可避免的都会碰到数据过大的问题,如果对这类数据进行处理显得直观重要,本文我们介绍碰到大数据时,我们采用的四种策略。
在很多其他的编程语言中,每一行代码的结尾都必须有分号(假设一行中只有一句代码),Golang 的开发者认为,既然每行都要加,不如编译器自动来加。当然,你加了分号也不会报错。
自己一直以来都是使用的pytorch,最近打算好好的看下tensorflow,新开一个系列:pytorch和tensorflow的爱恨情仇(相爱相杀。。。)
上一篇文章描述了为什么quantization 量化的int8足够运行推理,以及Quantization量化对TinyML的重要性,但是没有深入说明Quantization的实现机制,本篇博文打算从TFlite的案例代码切入,从代码的Optimize选项展开讲TFLite背后Quantization的PTQ,QAT技术等。
其作用是程序更加简洁,增强可移植性和可维护性,尤其是在16位机器,32位,或者是64位机器上相互之间移植的时候只需要修改这些宏定义就可以满足要求了,而不需要去修改整个工程里边的每一个变量定义。
可以看到很多层被融合了,比如conv1.weight + QuantizeLinear_7_quantize_scale_node + Conv_9 + Relu_11这个部分。也有没有被融合的,比如MaxPool_12。另外QuantizeLinear这个量化算子,可能有些童鞋没有见过,大家可以把它当做一个层就可以。
package main; import ( "fmt" "errors" ) func main() { //bool类型 var isRun = false; //数值类型 //有符号整型 var a int8 = 1; var b int16 = 2; var c int32 = 3; //无符号整型 var d uint8 = 4; var e uint16 = 5; var f ui
需求:将 json 字符串转为结构体 1)预先定义json对应的结构体类型; 2)调用 json.Unmarshl
在之前已经写到过一篇去介绍什么是TensorRT:利用TensorRT对深度学习进行加速,这篇文章中大概已经基本讨论了TensorRT究竟是个什么东西以及怎么使用它。
小熊这两天因为个人种种令人难受的原因,没有能更新,也没有提前请假,给大家道歉歉了。
Go 专栏的第三篇,本文内容依旧很基础,很简单。如果有编程经验的话,可能扫一眼就了然于胸了。但如果刚开始接触编程,建议还是好好看看,把文中的代码 demo 都自己跑一遍。只有基础打好了,才能向更高的目标迈进。
矩阵乘法是神经网络中最基础、最重要的一个运算。在用CUDA实现矩阵乘法时,不需要我们手动写,cuBLAS库提供了现成的矩阵乘法算子,例如cublasGemmEx和cublasLtMatmul。其中后者是轻量级版本,API调用更灵活。例如对于整数乘法,cublasLtMatmul支持int8的输入输出,而cublasGemmEx只支持int8输入,int32输出。
其中int类型要重点说一下:go语言中的 int 的大小是和操作系统位数相关的,如果是32位操作系统,int 类型的大小就是4字节。如果是64位操作系统,int 类型的大小就是8个字节。
论文出处:《Integer Quantization for Deep Learning Inference Principles and Empirical Evaluation》 时间:2020.April 单位:NVIDIA
# 来源:NumPy Biginner's Guide 2e ch2 >>> from numpy import * 多维数组 # 创建多维数组 >>> m = array([arange(2), arange(2)]) >>> m array([[0, 1], [0, 1]]) # 打印形状 >>> m.shape (2, 2) # 创建 2x2 的矩阵 >>> a = array([[1,2],[3,4]]) >>> a array([[1, 2], [3, 4]]
# 来源:NumPy Biginner's Guide 2e ch2 >>> from numpy import * 多维数组 # 创建多维数组 >>> m = array([arange(2), arange(2)]) >>> m array([[0, 1], [0, 1]]) # 打印形状 >>> m.shape (2, 2) # 创建 2x2 的矩阵 >>> a = array([[1,2],[3,4]]) >>> a array([[1, 2], [3, 4]])
本文以 string 类型为中心,通过 strconv 标准库,介绍其与其他基本数据类型相互转换的函数。
const 是 Go 里面我们经常使用的关键字, 基本上很难玩出花来. 不过某些特殊情况下 const 会出现你意想不到的结果
因为 Golang 是一门追求简单、现代、易于使用的语言,所以不会引入不必要的特性。
Julia提供了所有其数字原始类型的基本算术运算符和按位运算符的完整集合,并提供了标准数学函数的全面集合的可移植且有效的实现。
这里有int8、int16、int32和int64四种截然不同大小的有符号整数类型,分别对应8、16、32、64bit大小的有符号整数,与此对应的是uint8、uint16、uint32和uint64四种无符号整数类型。
大多数嵌入模型输出的是 float32 向量值。虽然这提供了最高的精度,但对于向量中实际重要的信息来说,这是浪费的。在给定的数据集中,嵌入向量的每个维度都不需要所有 20 亿种可能的值。尤其是在维度较高(如 386 维及以上)的向量中,这种情况更为明显。量化允许以有损的方式对向量进行编码,从而在略微降低精度的同时大大节省空间。
在静态类型语言(C++/Java/Golang 等)中规定在创建一个变量或者常量时,必须要指定出相应的数据类型,否则无法给变量分配内存。
(1)golang整数类型分为:有符号和无符号,int和uint的大小和系统有关;
这篇文章着重介绍自定义ROS2类型数据时,我们可以使用哪些基础类型。这也是我之前困惑的一个问题。所以这里简单汇总说明一下。关于消息、服务和动作接口的使用说明,请查看本次推送的第一篇推文。
我在这里会附上他的测试结果,实际我认为国内某些公众号会把这篇文章翻译成中文(现在TPU和Nano都是炙手可热的热点啊),所以我就先撕为敬!
使用orm定义,然后使用cmd方式,自动建表,不过在实际生产中还是直接使用sql操作的,这种模型定义在生产环境中定义的比较少,基本上都是直接使用基本类型,一些特殊的,都是在数据库中定义的。
上一节深度学习算法优化系列二十一 | 在VS2015上利用TensorRT部署YOLOV3-Tiny模型 分享了使用TensorRT在GPU上部署FP32的YOLOV3-Tiny模型,这一节继续分享一下如何部署INT8的YOLOV3-Tiny模型。
如何继续提升速度?降低计算精度是比较直接的方法。2017 年以来,fp16 混合精度技术 [2] 获得了广泛应用。在对模型效果无损的前提下,将模型训练和推理的速度提升了 50% 以上。而为了维持模型效果,更低精度的方法(例如 int8)通常需要使用如下传统方案:
近年来,Transformer 已经成为了 NLP 和 CV 等领域的主流模型,但庞大的模型参数限制了它的高效训练和推理。于是字节跳动在 2019 年 12 月和 2021 年 6 月分别推出了高效推理和训练引擎 LightSeq,大大加速了 Transformer 系列模型的训练和推理,也打通了 Transformer 从训练到推理的整个流程,极大优化了用户使用体验。最近,LightSeq 训练引擎相关论文[1],被录用难度极高的超算领域国际顶会 SC22 接收,得到了学术界的广泛认可!
python这种灵活性是要付出一定的代价:要允许这些灵活的类型,列表中的每个项目都必须包含自己的类型信息,引用计数和其他信息-也就是说,每个项目都是一个完整的Python对象。在所有变量都是同一类型的特殊情况下,许多信息都是多余的:将数据存储在固定类型的数组中会更加有效。下图说明了动态类型列表和固定类型(NumPy样式)数组之间的区别:
这是国内第一个关于Nim的系列教程 先说废话 很开心,在今天凌晨快一点多的时候拿到了 nim-lang.com;nim-lang.cn;nim-lang.net 这三个域名,到不是为了投资,准备用nim-lang.com做一个社区出来 不知道国内有没有人或者机构打算赞助这个事情的 整型 Nim语言中有10个整型类型 int;int8;int16;int32;int64;uint;uint8;uint16;uint32;uint64 默认的整型类型是int 可以使用尾缀的方式来设置整型的类型,就像下面的代码
int64(-9,223,372,036,854,775,808 -> 9,223,372,036,854,775,807)
go strconv 包提供了基本数据类型与 string 类型相互转换常用的处理函数。提供了如下操作接口:
这是Google在CVPR 2018上发表的一篇int8量化的论文,题目为《Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference》。也是入门量化最经典的论文之一。论文介绍了一种只使用整数运算的量化方式,相比于浮点数运算效率更高。一起先来看看这篇论文吧。论文的axriv地址可以在附录中找到。
指针类型(Pointer) 数组类型 结构化类型(struct) Channel 类型 函数类型 切片类型 接口类型(interface) Map 类型
前面一篇文章介绍了 Go 基本语法,变量的声明与初始化。本文将会具体介绍 Go 原生数据类型。Go 语言中具备丰富的数据类型,基本类型有整型、浮点数、布尔型、字符串型等,除此之外,还有切片、结构体、指针、通道、map、数组等其他类型。
字符串是由一连串的字符连接起来的字符序列,使用的utf-8编码标识的unicode文本。
官网地址:https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.to_numeric.html
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