同步發表在我的博客:jmingzi 當你學習一個知識點沒有方向時,可以嘗試以解決問題的角度來理解它。 例如這個知識點我們可以從以下問題開始: 你看的到 1 真的是整數 1 嗎? ...
Tensor 數據存儲 N:bach批量大小 C:channel特征圖通道數 H:特征圖的高 W:特征圖的寬 深度學習框架中卷積神經網絡特征圖用 D張量表示,但體現在硬件中是 D。 NCHW代表 WHCN ,NHWC代表 CWHN 對於NCHW,存儲時是 WHCN ,從 開始沿着W方向知道 ,再沿H方向挨個存 ,直到 ,存完第一張沿C方向按同樣方式存第二張,最后沿N方向重復上述操作。 對NHWC, ...
2022-01-29 19:58 0 734 推薦指數:
同步發表在我的博客:jmingzi 當你學習一個知識點沒有方向時,可以嘗試以解決問題的角度來理解它。 例如這個知識點我們可以從以下問題開始: 你看的到 1 真的是整數 1 嗎? ...
浮點數 單精度浮點數共 32 位 = 1符號位[31] + 8指數位[23-30] + 23有效數字位[0-22] 雙精度浮點數共 64 位 = 1符號位[63] + 11指數位[52-62] + 52有效數字位[0-51] 指數偏移量(exponent bias),因為浮點數的指數是無符號 ...
1、構成: 符號位、尾數、基數、指數 2、浮點數二進制表示 基數為2,只保留符號位(s)、尾數(m)、指數(e): 3、浮點數格式: 單精度、雙精度和擴展精度。 單精度浮點數為32位: 對應於C語言中的float,其中包含一位符號位S,8位指數位E和23位尾數位M,盡管M ...
浮點數的編碼 (1)浮點數: 小數點位置可移動的數據稱為浮點數,可用下式表示:N=M*RE 其中,M—尾數, R—階的基數(也就是指數部分的底)。R 一般取2、8或16,為約定的常數,大多數機器 R 取定為2。 E—階的階碼 ...
對於浮點數的計算,首先可以看加減操作。浮點數的加減法分為5個操作:對階 尾數加減 規格化 舍入 判溢出五個步驟: 1)對階 將兩個科學記數法表示的數 的階數對齊。 例如:9.85211*10^12 + 9.66007*10^10 (這里寫的是十進制數) 對於這種加法,階數小 ...
浮點數,是指小數點在數據中的位置可以左右移動的數據。它通常被表示成: N = M* RE 這里的M(Mantissa)被稱為浮點數的尾數,R(Radix)被稱為階碼的基數,E(Exponent)被稱為階的階碼。計算機中一般規定R為2、8或16、是一個確定的常數,不需要在浮點數中明確表示出來 ...
讀了一些 IEEE 754 實現的浮點數運算相關的文章 IEEE 754 (IEEE 754-2019) Floating-point arithmetic Significand JavaScript 浮點數陷阱及解法 基礎野:細說浮點數 浮點數的深入分析 ...
小數與浮點數 浮點數的由來 浮點數的存儲規范:IEEE 754 java中如何查看浮點數的二進制表示 ...