上一篇 【测试开发】python系列教程：collections库 这次我们分享decimal库 ---- Python decimal库是Python标准库中的一部分，用于处理数字货币和金融交易...(x1.quantize(Decimal('1.0000'),ROUND_UP)) #-3.1235，始终进位(不管负数还是正数) print(x1.quantize(Decimal...(x2.quantize(Decimal('1.0000'),ROUND_UP)) #-3.1235，始终进位(不管负数还是正数) print(x2.quantize(Decimal....quantize(Decimal('1.0000'),ROUND_CEILING)) #3.1235，ceiling天花板趋近于更大，所以这里始终进位(因为是正数) print(x3.quantize...quantize(Decimal('1.0000'),ROUND_FLOOR)) #3.1234，floor地板趋近于更小，所以这里始终不进位(因为是正数) print(x4.quantize
今天又有一个Python初学者被中文技术博客中的垃圾文章给误导了。 这位初学者的问题是： 在Python中，如何精确地进行浮点数的四舍五入，保留两位小数？...然而这种文章也是漏洞百出，只要你多尝试几个数字就会发现问题，在Python 2和Python 3下面，效果是不一样的。先来看看Python 2下面的运行效果： ?...在Python 2里面，直接使用 round， 1.125精确到两位小数后为 1.13，而 1.115精确到两位小数后是 1.11。 再来看看Python 3下面的效果： ?...在Python 3下面， 1.125在精确到两位小数以后是 1.12。 他举的例子，在Python 3中先放大再缩小，也并不总是正确。...我们来看一下：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/decimal.html#decimal.Decimal.quantize 官方文档给出了具体的写法： >>
今天又有一个Python初学者被中文技术博客中的垃圾文章给误导了。 这位初学者的问题是： 在Python中，如何精确地进行浮点数的四舍五入，保留两位小数？...然而这种文章也是漏洞百出，只要你多尝试几个数字就会发现问题，在Python 2和Python 3下面，效果是不一样的。先来看看Python 2下面的运行效果： ?...在Python 2里面，直接使用round，1.125精确到两位小数后为1.13，而1.115精确到两位小数后是1.11。 再来看看Python 3下面的效果： ?...在Python 3下面，1.125在精确到两位小数以后是1.12。 他举的例子，在Python 3中先放大再缩小，也并不总是正确。...我们来看一下：docs.python.org/zh-cn/3/lib… 官方文档给出了具体的写法： >>>Decimal('1.41421356').quantize(Decimal('1.000'))
Decimal(7) # 结果为Decimal(‘0.142857’)，六个有效数字 4.四舍五入，保留几位小数 from decimal import * Decimal(‘50.5679’).quantize...结果为Decimal(‘50.57’)，结果四舍五入保留了两位小数 5.Decimal 结果转化为string from decimal import * str(Decimal(‘3.40’).quantize...(Decimal(‘0.0’))) # 结果为’3.4’，字符串类型 Python3中decimal处理计算精度问题示例 #!.../usr/bin/python3 # coding:utf-8 import decimal from decimal import Decimal, getcontext def demo():...('0.00000000'))) # r4 3.33333333 r5 = Decimal(10) / Decimal(str(1.5)) print("r5 ", r5.quantize(Decimal
python保留两位小数： In [1]: a = 5.026 In [2]: b = 5.000 In [3]: round(a,2) Out[3]: 5.03 In [4]: round(b...[8]: float('%.2f' % b) Out[8]: 5.0 In [9]: from decimal import Decimal In [10]: Decimal('5.026').quantize...(Decimal('0.00')) Out[10]: Decimal('5.03') In [11]: Decimal('5.000').quantize(Decimal('0.00')) Out[11...]: Decimal('5.00') 这里有三种方法， round(a,2) ‘%.2f’ % a Decimal(‘5.000’).quantize(Decimal(‘0.00’))
如果用下面这个提示，则可以生成了一些实用的Python代码。...brew install pkgconfig cmake 在环境的配置上，假如你用的是Python 3.11，则可以创建一个虚拟环境： /opt/homebrew/bin/python3.11 -m venv...python convert-pth-to-ggml.py models/7B 1 那么，应该会看到像这样的输出： {'dim': 4096, 'multiple_of.../models/7B/ggml-model-f16.bin'llama_model_quantize: n_vocab = 32000llama_model_quantize: n_ctx = 512llama_model_quantize...: n_embd = 4096llama_model_quantize: n_mult = 256llama_model_quantize: n_head = 32llama_model_quantize
python保存两位小数的几种方法 文章目录： 一、保留两位小数 且 做四舍五入处理 1、使用字符串格式化 2、使用python内置的round() 函数 3、使用python内置的decimal模块...二、保留两位小数 且 不做四舍五入处理 1、使用序列中的切片 2、使用re正则匹配模块 三、python2保留小数 一、保留两位小数 且 做四舍五入处理 1、使用字符串格式化 >>> x = 3.1415926...内置的decimal模块 decimal 英 /’desɪm(ə)l/ 小数的 quantize 英 /’kwɒntaɪz/ 量化 >>> from decimal import Decimal >>...> x = 3.1415926 >>> Decimal(x).quantize(Decimal("0.00")) Decimal('3.14') >>> a = Decimal(x).quantize(...\d{2}", str(a)) ['3.14'] 三、python2保留小数 1、python2中除法，默认是取商，也就是在做除法的时候你是无法获取小数部分的！
大概长这样（截取了最终模型图的输入部分），仔细看看： 可以看到很多层被融合了，比如conv1.weight + QuantizeLinear_7_quantize_scale_node + Conv_...+ Conv_628, Tactic: 0, Reformatted Output Tensor 0 to hm.2.weight + QuantizeLinear_626_quantize_scale_node...+ Conv_649, Tactic: 0, Reformatted Output Tensor 0 to wh.2.weight + QuantizeLinear_647_quantize_scale_node...使用Pydot和graphviz画TensorRT的Engine图 使用方式很简单，首先安装： pip install pydot conda install python-graphviz PS：别问我为什么先...Usage: python torch/fx/experimental/fx2trt/tools/engine_layer_visualize.py --log_file aaa --profile_file
可以直接使用trt官方提供的trtexec命令去实现，也可以使用trt提供的python或者C++的API接口去量化，比较容易。...) Clamping is in the range [-128, 127] API参考：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/api/python_api...执行=(−)∗ 输入INT8输出FP32 API：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/api/python_api/infer/Graph/Layers.html...TensorRT一般量化流程 简单总结一下大家拿到模型想要在TensorRT量化部署的一般步骤吧： 大部分模型来说，PTQ工具就够用了，准备好校准数据集，直接使用trt提供的接口进行PTQ量化（少量代码）或者使用python-API..._quantize = quantize if self.
python 版本切换 sudo update-alternatives --list python sudo update-alternatives --config python 卸载TensorFlow.../convert_weights.py and python ....blog.csdn.net/u011961856/article/details/76725411 2 编译量化工具 sudo bazel build tensorflow/tools/quantization:quantize_graph...3.模型量化: sudo bazel-bin/tensorflow/tools/quantization/quantize_graph --input=/tmp/classify_image_graph_def.pb...quantized_graph.pb --mode=eightbit /tmp/ 这个路径我的修改为自己的绝对路径 sudo bazel-bin/tensorflow/tools/quantization/quantize_graph
以32位IEEE单精度浮点数的NaN为例，按位表示即：S111 1111 1AXX XXXX XXXX XXXX XXXX XXXX，S为符号位，符号位S的取值无关紧要 在python中进行精确的数值运算时...quantize`（*exp* [，*rounding* [，*context* [，*watchexp* ] ] ] ） 舍入后返回一个等于第一个操作数的值，并具有第二个操作数的指数。...>>> Decimal('1.41421356').quantize(Decimal('1.000')) Decimal('1.414') 三.实现四舍五入 舍入后返回一个等于第一个操作数的值，并具有第二个操作数的指数...的指数就是左边数的指数,exponent # 实现四舍五入的方法 >>> from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP >>> Decimal('0.375').quantize...(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP) Decimal('0.38') >>> Decimal('0.125').quantize(Decimal('0.00
libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libreadline-dev libffi-dev libsqlite3-dev wget libbz2-dev cmake python3.10...vim gcc $ apt install cmake python3.10 vim gcc python3-pip # 下载模型 7B model/13B model/30B model/ 65B...tokenizer_checklist.chk $ pip3 install torch numpy sentencepiece -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple $ python.../quantize ./models/7B/ggml-model-f16.bin ./models/7B/ggml-model-q4_0.bin 2 $ ./quantize ..../quantize ./models/13B/ggml-model-f16.bin ./models/13B/ggml-model-q4_0.bin 2 $ ./quantize .
四舍五入4.5，应该返回结果5，但是使用Python或NumPy内置的round方法计算，结果都返回结果4 先来还原一下： In [1]: round(4.5) Out[1]: 4 In [2]: import...np.round(4.5) Out[3]: 4.0 如果再看一个例子，四舍五入保留小数点后1位，发现它又是进位的： In [1]: round(4.15,1) Out[1]: 4.2 round背后 Python...使用Python的内置模块decimal from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP Decimal(4.5).quantize(Decimal('0'), rounding...=ROUND_HALF_UP) 结果： Decimal('5') ROUND_HALF_UP对应数学中的四舍五入，再看4.15四舍五入保留1位： Decimal(4.15).quantize(Decimal
tf_files/retrained_graph.pb 另一个文件包含了文本标签： tf_files/retrained_labels.txt 步骤2:创建优化模型 运行以下命令提示符(保持路径正确) python...-m tensorflow.python.tools.optimize_for_inference \ --input=tf_files/retrained_graph.pb \ --output...在retrained_graph.pb上： python -m scripts/label_image \ --graph=tf_files/retrained_graph.pb\ --image...现在使用quantize_graph脚本对图形进行修改: python -m scripts/quantize_graph \ --input=tf_files/optimized_graph.pb...注意:如果在运行quantize_graph时遇到任何错误，请下载该文件并将其粘贴到Tensorflow库的tools/quantization /quantize_graph.py中。
Python 的四舍五入，还真有点小麻烦。 1、使用 round 大多数情况下，我们会使用 round 来保留小数，但这并不符合我们在数学知识里的规则。...存储的是 0.645000000000000017763568394002504646778106689453125，Python 是按照 IEEE754 标准存储浮点数的。...# 修改舍入方式为四舍五入 decimal.getcontext().rounding = "ROUND_HALF_UP" x = "0.645" x1 = decimal.Decimal(x).quantize...(decimal.Decimal("0.00")) print(f"{x} 的近似值为 {x1}") y = "2.5" y1 = decimal.Decimal(y).quantize(decimal.Decimal...参考资料 [1] 文档: https://docs.python.org/3/tutorial/floatingpoint.html#tut-fp-issues
前者以 Python 脚本的形态存在于 llama.cpp 项目的目录中，后者需要我们进行项目的构建。...虽然程序的命令行参数看起来很麻烦，但是我们需要使用到的转换命令其实非常简单，使用 Python 调用程序，命令中携带“模型路径”和“输出的模型类型”即可： python ..../quantize --help 看看有没有新的、更适合你的量化方案。名称中的 Q数字 中的数字就是对应的量化的位数啦。.../quantize 【模型地址】【模型类型名称】 如果我们将命令中的“变量”进行替换，改成本文中我使用的模型和我选择的量化方案，命令行如下： ./quantize .....: model size = 65593.31 MB llama_model_quantize_internal: quant size = 23193.68 MB main: quantize
前者以 Python 脚本的形态存在于 llama.cpp 项目的目录中，后者需要我们进行项目的构建。...虽然程序的命令行参数看起来很麻烦，但是我们需要使用到的转换命令其实非常简单，使用 Python 调用程序，命令中携带“模型路径”和“输出的模型类型”即可： python ....f16 我这里以 YI-34B 的社区 finetune 模型 brucethemoose/CapyTessBorosYi-34B-200K-DARE-Ties 为例子，调整为我自己的模型存放路径： python.../quantize 【模型地址】【模型类型名称】 如果我们将命令中的“变量”进行替换，改成本文中我使用的模型和我选择的量化方案，命令行如下： ./quantize .....: model size = 65593.31 MB llama_model_quantize_internal: quant size = 23193.68 MB main: quantize
参考链接： Python中的十进制函数 2(logical_and()，normalize()，quantize()，rotate()…) 本模块提供了处理复数的数学函数，因此这些函数接受整数、浮点数或者复数作为参数...3.4 from decimal import * print(Decimal('7.325').quantize(Decimal('.01'), rounding=ROUND_DOWN)) print...例子： #python 3.4 from decimal import * r = Decimal('10000').number_class() print(r) 结果输出如下： +Normal quantize...例子： #python 3.4 from decimal import * r = Decimal('1.41421356').quantize(Decimal('1.000')) print(r) r...= Decimal('1.41421356').quantize(Decimal('2.0')) print(r) 结果输出如下： 1.414 1.4 radix() 返回Decimal(10)的值
=config.quantize) # 如果有bias，则只在RANK 0做加偏置的操作 # 如果每个GPU都加，数学上就不等价了 if bias and...== "bitsandbytes": # elif quantize == "bitsandbytes-fp4": # elif quantize == "bitsandbytes-nf4...": # elif quantize == "gptq": # elif quantize == "awq": else: raise NotImplementedError...(f"Quantization `{quantize}` is not implemented yet.")...flash_attn.attention()和paged_attention.attention()，分别是TGI对Dao版Flash Attention和vLLM版 Paged Attention的Python
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