27、深度强化学习中的硬件与状态设计

深度强化学习中的硬件与状态设计

1. 浮点数据类型

浮点数据类型从 16 位开始有 float16、float32 和 float64 三种实现。它们在大小、计算速度和可表示的小数精度上存在差异，位数越多精度越高。float16 被称为半精度，float32 为单精度，float64 是双精度。由于 8 位浮点数精度低，在大多数应用中不可靠，因此没有对应的实现。

半精度的计算速度是单精度的两倍，对于不需要高精度小数的计算已经足够，并且适合存储，因为大多数原始数据不需要那么多小数位。对于大多数计算，单精度就足够了，它也是包括深度学习在内的许多程序最常用的类型。双精度主要用于需要高精度的科学计算，如物理方程。

在选择合适的类型来表示浮点值时，需要考虑字节大小、速度、范围、精度和溢出行为等因素。以下是一个使用 np.clip 函数的示例：

import numpy as np
np.clip(np.array([0, 255, 256, 257], dtype=np.int16), 0, 255).astype(np.uint8)
# => array([0, 255, 255, 255], dtype=uint8)

2. RL 中数据类型的优化

2.1 常见数据类型及其大小

以下是一些常见数据类型及其在 numpy 中的大小示例：

import numpy as np

# 8-bit unsigned