PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ、ZIGZAG FLOAT 单精度浮点数 PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ DOUBLE 双精度浮点数 PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ TEXT 字符串 PLAIN、DICTIONARY

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4 bigint 大范围的整数，别名为INT8。 8 decimal 任意精度型。 可变长度 numeric 任意精度型。 可变长度 real 单精度浮点数。 4 double precision 双精度浮点数。 8 smallserial 二字节序列整型。 2 serial 四字节序列整型。

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FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节。 -3.402E+38~+3.402E+38，6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节。 -1.79E+308~+1.79E+308，15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)]

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REAL DOUBLE 双精度浮点数，15到17个有效位，具体取决于使用场景，有效位位数并不取决于小数点位置 64位 4.94065645841246544e-324 ~1.79769313486231570e+308，正或负 DOUBLE FLOAT 单精度浮点数，6到9个有效位，具

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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

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。 在精度和标度指定最大的情况下，小数点前最大131,072位，小数点后最大16,383位。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节。 -1.79E+308~+1.79E+308，15位十进制数字精度。 DOUBLE 双精度浮点数，不精准。

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4 bigint 大范围的整数，别名为INT8。 8 decimal 任意精度型。 可变长度 numeric 任意精度型。 可变长度 real 单精度浮点数。 4 double precision 双精度浮点数。 8 smallserial 二字节序列整型。 2 serial 四字节序列整型。

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PyTorch迁移精度调优 引言 精度校验 精度调优总体思路 准备工作 问题复现 Msprobe工具使用指导 父主题： GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导

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将模型转为单机训练等，这样会大大降低后续定位的难度。 根据精度问题现象可以选择合适的定位方式，Msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包，主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能，通过采集和对比标杆（GPU/CPU）环境和昇腾

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DECIMAL(M,D) 可选择精度的精确数字 NUMERIC(M,D) NUMERIC(M,D) 与NUMERIC等效 REAL REAL 单精度浮点数（4字节） DOUBLE DOUBLE 即DOUBLE PRECISION，也可用没有精度的FLOAT表示，双精度浮点数（8字节） 位 BIT(M)

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。 在精度和标度指定最大的情况下，小数点前最大131,072位，小数点后最大16,383位。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节。 -1.79E+308~+1.79E+308，15位十进制数字精度。 DOUBLE 双精度浮点数，不精准。

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372036854775807】 浮点类型 Float32 单精度浮点数 同C语言Float类型，单精度浮点数在机内占4个字节，用32位二进制描述。 Float64 双精度浮点数 同C语言Double类型，双精度浮点数在机内占8个字节，用64位二进制描述。 Decimal类型 Decimal

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4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节 1E-307~1E+308， 15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)] 浮点数，不精准。精度p取值范围为[1,53]。 说明： p为精度，表示总位数。 4字节或8字节

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4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节 1E-307~1E+308， 15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)] 浮点数，不精准。精度p取值范围为[1,53]。 说明： p为精度，表示总位数。 4字节或8字节

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。 需要进行转换进制的数。 参数num格式为浮点数格式、整数格式、字符串格式。 from_base 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 被转换的进制from_base。 参数from_base格式为浮点数格式、整数格式、字符串格式。 to_base

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8字节整数 BIGINT BIGINT 单精度浮点数 FLOAT4 (REAL) FLOAT 双精度浮点型 FLOAT8(DOUBLE PRECISION) DOUBLE 科学数据类型 DECIMAL[p (,s)] 最大支持38位精度 DECIMAL最大支持38位（HIVE 0

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5次方-1范围内的所有整数。 INT 用于存储有符号整数，精度为10，标度为0。 DECIMAL 带固定精度和小数位数的数值数据类型。 FLOAT 用于存储带二进制精度的浮点数。 DOUBLE 用于存储指明双精度的浮点数。 日期时间 DATE 用于存储年、月、日信息。 TIMESTAMP

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上图中的红色曲线为GPU Loss折线图，蓝色曲线为NPU训练Loss折线图。在整网训练单个Epoch情况下，Loss总体的绝对偏差大约为0.08181。 父主题： 精度对齐

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5次方-1范围内的所有整数。 INT 用于存储有符号整数，精度为10，标度为0。 DECIMAL 带固定精度和小数位数的数值数据类型。 FLOAT 用于存储带二进制精度的浮点数。 DOUBLE 用于存储指明双精度的浮点数。 日期时间 DATE 用于存储年、月、日信息。 TIMESTAMP

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5次方-1范围内的所有整数。 INT 用于存储有符号整数，精度为10，标度为0。 DECIMAL 带固定精度和小数位数的数值数据类型。 FLOAT 用于存储带二进制精度的浮点数。 DOUBLE 用于存储指明双精度的浮点数。 日期时间 DATE 用于存储年、月、日信息。 TIMESTAMP

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