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Python 工匠:善用变量来改善代码质量

一、『Python 工匠』是什么? 我一直觉得编程某种意义上是一门『手艺』,因为优雅而高效的代码,就如同完美的手工艺品一样让人赏心悦目。 在雕琢代码的过程中,有大工程:比如应该用什么架构、哪种设计模式。也有更多的小细节,比如何时使用异常(Exceptions)、或怎么给变量起名。那些真正优秀的代码,正是由无数优秀的细节造就的。 『Python 工匠』这个系列文章,是我的一次小小尝试。它专注于分享 Python 编程中的一些偏『小』的东西。希望能够帮到每一位编程路上的匠人。 二、变量和代码质量 作为『Python 工匠』系列文章的第一篇,我想先谈谈 『变量(Variables)』。因为如何定义和使用变量,一直都是学习任何一门编程语言最先要掌握的技能之一。 变量用的好或不好,和代码质量有着非常重要的联系。在关于变量的诸多问题中,为变量起一个好名字尤其重要。 三、如何为变量起名 在计算机科学领域,有一句著名的格言(俏皮话): There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming th...

全网最全-混合精度训练原理

通常我们训练神经网络模型的时候默认使用的数据类型为单精度FP32。近年来,为了加快训练时间、减少网络训练时候所占用的内存,并且保存训练出来的模型精度持平的条件下,业界提出越来越多的混合精度训练的方法。这里的混合精度训练是指在训练的过程中,同时使用单精度(FP32)和半精度(FP16)。 1、浮点数据类型 浮点数据类型主要分为双精度(Fp64)、单精度(Fp32)、半精度(FP16)。在神经网络模型的训练过程中,一般默认采用单精度(FP32)浮点数据类型,来表示网络模型权重和其他参数。在了解混合精度训练之前,这里简单了解浮点数据类型。 根据IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754)的定义,浮点数据类型分为双精度(Fp64)、单精度(Fp32)、半精度(FP16)三种,其中每一种都有三个不同的位来表示。FP64表示采用8个字节共64位,来进行的编码存储的一种数据类型;同理,FP32表示采用4个字节共32位来表示;FP16则是采用2字节共16位来表示。如图所示: 从图中可以看出,与FP32相比,FP16的存储空间是FP32的一半,FP32则是FP16的一半。主要分为三个部分: 最...

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