tf.float16和tf.bfloat16有什么区别https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/framework/tensor_types?另外，“量化整数”是什么意思？看答案bfloat16是一种特定于IEEE的张量特定格式float16因此，新名称。这b代表（Google）大脑。基本上，bfloat16是一个float32被截断为前16位。因此，它的指数具有相同的8位，而曼蒂萨只有7位。因此，它很容易转换为float32，因为它的范围与float32，它最大程度地减少了拥有的风险NaN从切换时或爆炸/消失的梯度fl

我正在尝试让tf.keras模型使用混合精度在TPU上运行。我想知道如何使用bfloat16混合精度构建keras模型。是这样的吗？withtf.contrib.tpu.bfloat16_scope():inputs=tf.keras.layers.Input(shape=(2,),dtype=tf.bfloat16)logits=tf.keras.layers.Dense(2)(inputs)logits=tf.cast(logits,tf.float32)model=tf.keras.models.Model(inputs=inputs,outputs=logits)model.c

1.反直觉的bfloat16torch支持单精度浮点数bfloat16。这种数据类型在使用的时候需要格外小心，因为它很可能会表现出一系列的“反人类直觉”特性。什么是bfloat16BF16是brainfloat的简称（来源于googlebrain）。不同于普通的单精度浮点数FP16(i.e.,torch.float16)，BF16是介于FP16和FP32之间的一种浮点数格式。BF16的指数位比FP16多，跟FP32一样，不过小数位比较少。即，BF16尝试采用牺牲精度的方法，来换取更大的数值空间(DynamicRange)。bfloat16带来的问题虽然有实验和研究都已经表明，BF16的这种“牺