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浮点数运算丢失精度

今天碰到了这样一个情况, 使我又去翻阅了原来课本, 在Pthon中如果输入下面这段程序: print(sys.float_info.max - 1.0) print(sys.float_info.max) 结果如下: 结果发现, 这数字根本没有变化. 本来这没什么, 看这数字, 10的308次方, 也就是说, 减去的1是在308位之后了, 这里没有变化很正常嘛. 但是下面的现象就不能解释了: a = sys.float_info.max - 1.0 b = sys.float_info.max prin

浮点数运算的精度问题及如何解决

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浮点数的精度损失

对浮点型数据还不够了解？快进来，包你进步。

java 可能损失精度_Java损失精度的原因及解决办法

本文主要描述java损失精度的原因，在工作中多多少少都会遇到这个问题，遇到这个问题最好的解决办法就是用java.math.BigDecimal，用BigDecimal类型不会出现损失精度问题，在涉及到财务方面及其它精确计算的时候必用BigDecimal,BigDecimal相关用法请点击这个链接查看BigDecimal详解。1.Java损失精度问题1.1造成损失精度的原因(1)强制类型转换损失精度...

浮点数计算精度丢失问题及解决方案

本文将详细探讨浮点数计算的精度丢失问题，分析其成因，并提供解决方案。

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【模型压缩】量化精度损失分析

1, 如何进行模型量化？ 按照量化阶段的不同，一般将量化分为 quantization aware training(QAT) 和 post-training quantization(PTQ)。QAT 需要在训练阶段就对量化误差进行建模，这种方法一般能够获得较低的精度损失。PTQ 直接对普通训练后的模型进行量化，过程简单，不需要在训练阶段考虑量化问题，因此，在实际的生产环境中对部署人员的要求也较低，但是在精度上一般要稍微逊色于 QAT。本文介绍的主要方法也是针对 PTQ 。关于 QAT 的内容，因为..

关于float丢失精度

关于float丢失精度 在实际中遇到一个问题： 当float类型的一个数的整数部分特别大时，如4399670.00在计算时，这个数只保留两位小数，此时，这个数参加运算时，就会丢失小数级别的精度。0.15，0.25会被当做0.00。这是因为整数部分太长，float只占4个字节所造成的。此时，把计算相关的类型换成double即可。 代码： float X = 0; doub...

为什么浮点类型的数值会精度丢失？

在开发过程中，我们经常会发现浮点类型的数值会精度丢失，比如：System.out.println(2.0 - 1.1)我们肯定觉得应该输出0.9，但是程序输出的是0.8999999999999999在java程序中，JDK提供了BigDecimal类，以解决精度丢失这一问题，但到底是什么原因呢？这种舍入误差的主要原因是浮点数值采用二进制系统表示 ，而在二进制系统中无法精确地表示分数 1 / 10。...

编程语言中浮点型精度损失问题（C#和Java）

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java浮点数精度损失原理和解决

我所在的公司近期要做一个打赏的功能，比如说发一张照片其他人可以对这张照片进行打赏，给些小钱。我的工作是负责给客户端下发打赏消息。工作完工之后客户端同学说有个问题，我下发的打赏金额是string类型的，他们觉得double才对。于是我就去找老大问这个能不能改成double类型，老大说这个应该是string才对的，我说金额不是数字么，然后老大笑着说你回去好好想想。。。。。。 　　（二逼版开头：天下没

浮点数操作精度损失

众所周知，浮点数操作是有精度损失的。这里对精度损失的原因进行跟踪。 废话少说，先上代码： import java.math.BigDecimal; public class Main { static void parseFloatDetails(float v) { int i = Float.floatToRawIntBits(v); int s

关于float,double的精度丢失

1.疑惑 由于对float或double 的使用不当，可能会出现精度丢失的问题。问题大概情况可以通过如下代码理解:   Java代码  public class FloatDouble {          /**功能：打印float和double浮点数十进制和二进制表示       * @author mike       * @param args

Java细节：浮点数精度丢失问题的原因

我们知道整数类型没有精度丢失的问题，但是浮点数有精度丢失的问题，下面我们来探究一下其精度丢失的原因所在。 浮点数，分单精度（float）和双精度（double）： float ，介于 -3.402823e38 和 +3.402823e38 之间的32位数字； double ，介于 -1.79769313486232e308 和 +1.79769313486232e308 之间的64位数字； 我们...

float,double等精度丢失问题

问题提出：12.0f-11.9f=0.10000038，"减不尽"为什么？ 来自MSDN的解释： http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx 为何浮点数可能丢失精度浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式。 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用。 为此，可能会经历一些精度丢失，并且一些浮点运算可能会产生意外的结果。 ...

浮点数运算时精度损失的解决方案--BigDecimal

下面是处理浮点数运算的工具类,现在不是很全,后期会随着应用而完善 import java.math.BigDecimal; import java.math.RoundingMode; /** * @author ：hwweic * @date ：Created in 2019/11/24 15:34 * @description ： * * @version: 1.0 */ p...

关于浮点数丢失精度的原理

1、前言 首先我们必须要清楚 在计算机中所有的数值、代码、信息都是以01二进制存储的，也就是说我们输入的所有信息，最终都会表示成01二进制的形式。例如byte类型的 0000 1000表示的是整数8。 然后我们要清楚 所有的整数类型转换成二进制，看如下代码： //表示11的二进制数计算 11 / 2 = 5 余 1 --> 1 5 / 2 = 2 余 1 -->...

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FP 16量化推理的结果不一致的原因 (抛砖引玉)TensorRT的FP16不得劲？怎么办？在线支招！ 模型中某一层的计算FP 16因为动态范围和精度不够，导致某个OP节点的计算值溢出。迁一发而动全身，整个模型后面的所有层都崩塌了。 TensorRT只是加速，对精度有影响吗？ TensorRT有多个方式进行inference加速，一个是layer的融合，这个是没有精度损失的；另外还可以采用低精度的FP 16 INT 8计算，FP 16基本没有精度损失，INT 8需要做量化，这时候会有很高的加速，精度损失也很