RSSWordPress.orgpickerLabコーディングnumpyのデータタイプによる速度検証numpyのデータタイプによる速度検証2019年5月27日Pythonpicker.研究室のゼミでニューラルネットワークの結果が出てきた時、なんとなくみんな思うことがあります。こんなに精度いらないんじゃ・・・ちょっと調べたんですが、これはみんな思っていることみたいですね。1.5655364990234375長ったらしい少数点を見て無駄だなーーと思う。体感としては小数第四位ぐらいで十分なんですよね。うちはガチの神経から得たデータ使ってるんでノイズが入ってて第二位位から意味ない。ビットを減らそうという話に決着を付けたいので、検証してみることに・・・。この結果ってちょっとCPUとかGPUの構造を理解している人なら結果が見えていると思います。あなたが思ったとおりです。検証結果numpyでそのまま定義した場合とfloat16とfloat128とcudaで速度を比較しました。性能ですが、並列処理してないのでCPUの恩恵は少ないと思います。6416128cupy1000.042149.74543.62190.000510000.0424510.8063.06940.0005で、わかったことはビットに関しては普通に指定しないほうが一番早いとうこと。CPUが64ビットなんだから当たり前ですよね。型を指定すると、計算は64ビットでしてその後にいろいろ余計なことをしているんだと思います。調べたんですがgoogleのディープラーニング専用プロセッサTPUはビットのことも考慮して、8ビットで動かすこともできるそうです。つまらない結果ですね。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。(6)このブログを書いている人picker.情報系(脳科学系?)の大学院生(電通大)です。ニューラルネットワークやってます。