Python中float类型、float32类型和float64类型的表示精度，所需内存及其之间的转换

1. 表示精度和所需内存

float类型和float64类型是一样的，都需要64个bits，而float32需要32个bits。
精度方面，float类型和float64类型在十进制中可以有16位，而float32类型在十进制中有8位，如下：

>>> x = np.float64(1/3)
>>> x
0.3333333333333333
>>> y = np.float32(x)
>>> y
0.33333334
>>> p = 1000*(1/3)
>>> p
333.3333333333333
>>> q = np.float32(p)
>>> q
333.33334

2.转换

(1) ‘float’转’float64’

$x$原本是’float’类型的

x = np.float64(x)

经过上面的$x$就变成了’float64’类型

(2)’float64’转‘float’

$y$原本是’float64’类型的

y = np.float(y)

经过上面的$y$就变成了’float’类型

(3) ‘float64’与‘float32’之间的转换

>>> x = np.float64(1/3)
>>> x
0.3333333333333333
>>> y = np.float32(x)
>>> y
0.33333334
>>> z = np.float64(y)
>>> z
0.3333333432674408

(4) 当出现如下错误时需要进行类型的转换

ValueError: Unknown label type: 'unknown'

3. torch.tensor中的类型转换

(1)当出现以下错误时很可能需要进行类型转换

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM

这个错误是由于数据类型不一致造成的。

(2)转为float32

a = a.to(torch.float32)

(3)转为float64

a = a.to(torch.float64)