参考https://stackoverflow.com/questions/3026441/float32-to-float16 ...

在做模型量化的时候，经常遇到这几个类精度表示，做下记录： 类型 位 float16 半精读 2个字节 float32 float 4个字 ...

最近在看资料时发现写着使用float16 半精度类型的数据计算速度要比float32的单精度类型数据计算要快，因为以前没有考虑过数据类型对计算速度的影响，只知道这个会影响最终的计算结果精度。于是，好奇的使用TensorFlow写了些代码，试试看看是否有很大的区别，具体代码 ...

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float32 和 float64 Go语言中提供了两种精度的浮点数 float32 和 float64。 float32，也即我们常说的单精度，存储占用4个字节，也即4*8=32位，其中1位用来符号，8位用来指数，剩下的23位表示尾数 float64，也即我们熟悉的双精度，存储占用8个字 ...

float32 和 float64# Go语言中提供了两种精度的浮点数 float32 和 float64。 float32，也即我们常说的单精度，存储占用4个字节，也即4*8=32位，其中1位用来符号，8位用来指数，剩下的23位表示尾数 float64，也即我们熟悉的双精度，存储占用8个字 ...

package main import ( "log" "unsafe" "fmt" "reflect" "strconv" ) ...

示例3，当写入287454020时，对应的十六进制为0x11223344, 经过使用不同数据类型转换字节序后，发送和接收顺序如下所示： FLOAT32 (3412) 小端交换字节模式 33,44,11,22 FLOAT32 (1234) 大端模式 11,22,33,44 ...