python基础1 数据类型1.1 基本数据类型1.2 数据类型的转换2 运算符2.1 算术运算符2.2 关系运算符2.3 逻辑运算符2.4 位运算3 格式化输出4 进制转换 1 数据类型1.1 基本数据类型 python不用单独定义数据类型，需要某个变量直接赋值就可以使用。赋值赋什么它就是什么类型，并且后赋值的会覆盖先赋值。a = 100
print(a)
print(type(a))
咱们接着上篇的语法学习，继续了解学习Python基础语法。数据类型大体上把Python中的数据类型分为如下几类：Number（数字），String（字符串）、List（列表）、Dictionary（字典）、Bool（布尔）。由于Python中认为所有的东西都是对象，所以Python不用像其它一些高级语言那样主动声明一个变量的类型。 #整型
i = 100
print(i)
#浮点型
f = 3.
# 实现 Python 中的 int8 补码
在计算机中，整数通常以二进制的形式存储。为了表示负数，计算机制定了补码规则，特别是在 8 位整数（int8）中，这种表示方法尤为重要。本文将带你逐步了解如何在 Python 中实现 int8 补码，下面是整个流程的概述。
## 过程表格
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解原码、反码和补码的概念 |
|
# Python中的int8类型：深度剖析与实例
在Python编程中，我们经常遇到各类数据类型。其中，整数类型是最基础的类型之一。虽然Python原生支持多种整数类型，但在进行特定应用时，有时我们需要更为精确和高效的数值表示。例如，`int8`就是一种以8位二进制数表示的整数类型。本文将详细介绍`int8`的概念、应用场景，并附上代码示例和可视化图表，以帮助理解。
## 什么是int8
`
本文主要是使用Python做一些简单小工具，打印输出即可；本文涉及到的小工具有字符串大小写转换、字符串统计、编解码、MD5加密等等；文章内容通俗易懂，适合刚入门Python练习基础知识；文章中使用到了Python的标准输入输出、字符串基本操作、unittest框架基本使用、方法和类的使用等；写作思路是先大概介绍每个小工具的实现思路，然后写一点部分代码，最后会把所有小工具整合在一起运行。字符串大小写
目录一、数据类型二、整形int2.1 用途2.2 定义方式2.3 常用方法2.3.1 进制之间的转换2.3.2 数据类型转换3 类型总结三、浮点型float3.1 用途3.2 定义方式3.3 常用方法3.4 数字类型转换3.5 类型总结四、字符串类型3.1 用途3.2 定义方式3.3 优先掌握的知识点3.3.1索引取值3.3.2 索引切片3.3.3 成员运算：3.3.4 .strip()3.3.5
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2023-11-30 22:13:34
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8 PyTorch训练技巧8.1 模型保存与加载模型保存与加载，就是序列化与反序列化，将模型持久化保存torch.save()功能：模型保存，即序列化参数说明：obj：对象f：输出路径torch.load()功能：模型加载，即反序列化参数说明：f：文件路径map_location：指定存放位置，cpu or gpu模型保存的两种方法：官方推荐方法2：方法2比方法1速度快，但方法2只保存了模型参数，
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2024-01-06 21:25:15
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python基本数据类型及内置方法一、int类型age = 18 # age = int(18)类型转换：
纯数字的字符串转换成整型：
res = int('111000222')
print(res,type(res))10进制转换二进制、八进制及十六进制
# 10进制 -> 二进制
# 11 - > 1011
# 1011-> 8+2+1
# print(bin(11))
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2023-08-26 23:12:34
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# 用PyTorch实现INT8量化的完整指南
## 引言
随着深度学习模型的复杂性增加，模型的大小和计算需求也逐渐上升。为了解决这个问题，量化（Quantization）技术应运而生，尤其是INT8量化，它可以显著减少模型大小并加快推理速度。本文将指导你使用PyTorch实现INT8量化，适合刚入行的小白开发者。
## 流程概览
首先，我们将展示实现INT8量化的流程，您可以参考下面的步
原理为什么要使用INT8推理：更高的吞吐量/处理的fps提高以及更低的内存占用(8-bit vs 32-bit)将FP32模型转换成INT8模型存在的挑战：更低的动态范围和精度Consider that 32-bit floating-point can represent roughly 4 billion numbers in the interval [-3.4e38, 3.40e38].
# Java中的Int8数据类型详解
Int8是Java中的一种基本数据类型，用于表示8位的整数。在本文中，我们将深入探讨Int8的特性、用法和代码示例。
## Int8的特性
Int8是Java中的一个基本数据类型，它占用8个比特位（或1个字节），可以表示的范围为-128到127。Int8类型的变量通常用于存储小的整数值，因为它只占用很少的内存空间。
Int8具有以下特点：
- 取值范围
原创
2023-09-17 04:52:55
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# Python 读 bin int8 数据类型的科普文章
在数据科学、机器学习以及底层编程中，我们经常会遇到二进制（Binary）数据的处理，其中包括各种数据类型。本文将重点探讨在Python中如何读取二进制文件中的 `int8` 数据类型，同时通过实际的代码示例来加深理解。我们还将结合数据可视化，使用饼状图和状态图来展示相关概念。
## 什么是 `int8` 数据类型？
`int8` 是
# Python 数组转为 int8 的完整指南
在数据处理和机器学习中，经常需要将数组转换为不同的格式。在 Python 中，如果想将一个数组转换为 `int8` 类型，通常可以使用 NumPy 库来实现。接下来，我们将简要介绍将 Python 数组转换为 `int8` 的整个流程，并逐步详细说明每一步所需的代码。
## 流程概述
以下是将 Python 数组转换为 `int8` 的步骤：
# Python bool转int8实现教程
## 引言
在Python编程中，经常会遇到需要将布尔值（bool）转换为8位有符号整数（int8）的情况。在本教程中，我将指导你经过一系列步骤来实现这个转换过程。我们将使用Python的内置函数和一些基本的位运算来完成这个任务。
## 整体流程
下面是整个过程的步骤概览，我们将根据这个流程逐步进行代码实现。
**步骤概览：**
1. 导入`n
原创
2023-11-26 11:05:02
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# Python int8 转 int4
## 引言
在Python中，整型(int)是一种常用的数据类型，它可以表示整数。有时候，我们需要将一个int8类型的整数转换为int4类型的整数。本文将教你如何实现这个转换。
## 流程
下面是完成这个任务的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 将int8转换为二进制数 |
| 2 | 截取二进制数的低4位 |
原创
2023-07-21 01:08:49
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# 量化 Python int32 和 int8
## 引言
在编程中，我们经常需要处理不同类型和大小的数据。在 Python 中，整数是一种常用的数据类型，可以表示整数值。Python 中的整数类型有不同的大小，包括 int32 和 int8。在本文中，我们将探讨这两种整数类型，了解它们的区别以及如何在 Python 中进行量化。
## 什么是 int32 和 int8？
int32 是指一
原创
2023-10-15 13:28:46
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# Python中int8和uint8的补码表示及其应用
在计算机科学中，整数的存储和表示是一个重要的概念。Python作为一种高级编程语言，其内部整数类型（int）实际上是一个动态大小的整数，可以表示任意大小的整数。但是，当我们需要处理固定大小的整数类型时，比如int8或uint8，就需要了解它们的存储方式和表示方法。
## 1. 补码表示法
补码是一种二进制数的表示方法，用于简化计算机中
为什么量化有用？因为CNN对噪声不敏感。2. 为什么用量化？模型太大，比如alexnet就200MB，存储压力大的哟，必须要降一降温；每个层的weights范围基本都是确定的，且波动不大，适合量化压缩；此外，既减少访存又减少计算量，优势很大的啊！3. 为什么不直接训练低精度的模型？因为你训练是需要反向传播和梯度下降的，int8就非常不好做了，举个例子就是我们的学习率一般都是零点几零点几的
# PyTorch量化int8实现指南
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何在PyTorch中实现量化为int8的过程。量化是一种将浮点模型转换为定点模型的技术，可以减小模型的体积和加速推理过程。在本指南中，我将分步介绍实现量化int8的流程，并给出每一步需要执行的代码示例。
### 流程概览
下面是实现PyTorch量化为int8的流程概览：
| 步骤 |
tensorrt int8量化的流程可参考:【tensorrt】——int8量化过程浅析/对比
1 Low Precision Inference
现有的深度学习框架 比如：TensorFlow，Caffe， MixNet等，在训练一个深度神经网络时，往往都会使用 float 32（Full Precise ，简称FP32）的数据精度来表示，权值、偏置、激活值等。但是如果一个网络很深的话
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2021-09-06 17:41:07
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