記事「float16およびfloat8形式のONNXモデルを扱う」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.04.25 08:33 新しい記事「float16およびfloat8形式のONNXモデルを扱う」はパブリッシュされました: 機械学習モデルの表現に使用されるデータ形式は、その有効性に決定的な役割を果たします。近年、深層学習モデルを扱うために特別に設計された新しい型のデータがいくつか登場しています。この記事では、現代のモデルで広く採用されるようになった2つの新しいデータ形式に焦点を当てます。 この記事では、最新のONNXモデルで積極的に使われ始めているfloat16とfloat8という2つの新しいデータ形式に焦点を当てます。これらの形式は、より正確だがリソースを大量に消費する浮動小数点データ形式の代替オプションとなっています。また、パフォーマンスと精度の最適なバランスを提供し、さまざまな機械学習タスクに特に魅力的なものとなっています。float16形式とfloat8形式の主な特徴と利点を探り、それらを標準的なfloatとdouble形式に変換する関数を紹介します。 これは、開発者や研究者が、プロジェクトやモデルにおいてこれらの形式を効果的に使用する方法をよりよく理解するのに役立つでしょう。一例として、画質補正に使用されるESRGAN ONNXモデルの動作を検証します。 作者: MetaQuotes 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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機械学習モデルの表現に使用されるデータ形式は、その有効性に決定的な役割を果たします。近年、深層学習モデルを扱うために特別に設計された新しい型のデータがいくつか登場しています。この記事では、現代のモデルで広く採用されるようになった2つの新しいデータ形式に焦点を当てます。
この記事では、最新のONNXモデルで積極的に使われ始めているfloat16とfloat8という2つの新しいデータ形式に焦点を当てます。これらの形式は、より正確だがリソースを大量に消費する浮動小数点データ形式の代替オプションとなっています。また、パフォーマンスと精度の最適なバランスを提供し、さまざまな機械学習タスクに特に魅力的なものとなっています。float16形式とfloat8形式の主な特徴と利点を探り、それらを標準的なfloatとdouble形式に変換する関数を紹介します。
これは、開発者や研究者が、プロジェクトやモデルにおいてこれらの形式を効果的に使用する方法をよりよく理解するのに役立つでしょう。一例として、画質補正に使用されるESRGAN ONNXモデルの動作を検証します。
作者: MetaQuotes