float转int 更多内容
  • 日志报错“DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool”

    must be int, float or bool” 问题现象 训练过程中出现如下报错: DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 训练数据中出现了非intfloat、bool类型数据。

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  • 隐式类型转换

    换。 短整形INT2换为CHARACTER,VARCHAR。 二进制大对象BLOB与二进制RAW之间相互转换。 父主题: RDS for PostgreSQL增强版

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  • 类型转换函数

    描述:uint8换为float4。 参数:tinyint 返回值类型:real i1tof8 描述:uint8换为float8。 参数:tinyint 返回值类型:double precision i1toi2 描述:uint8换为int16。 参数:tinyint 返回值类型:smallint

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  • 类型转换函数

    描述:uint8换为float4。 参数:tinyint 返回值类型:real i1tof8 描述:uint8换为float8。 参数:tinyint 返回值类型:double precision i1toi2 描述:uint8换为int16。 参数:tinyint 返回值类型:smallint

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  • 类型转换函数

    描述:uint8换为float4。 参数:tinyint 返回值类型:real i1tof8 描述:uint8换为float8。 参数:tinyint 返回值类型:double precision i1toi2 描述:uint8换为int16。 参数:tinyint 返回值类型:smallint

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  • 类型转换函数

    描述:uint8换为float4。 参数:tinyint 返回值类型:real i1tof8 描述:uint8换为float8。 参数:tinyint 返回值类型:double precision i1toi2 描述:uint8换为int16。 参数:tinyint 返回值类型:smallint

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  • 类型转换函数

    float4_bpchar(real) 描述:float4换为bpchar。 参数:real 返回值类型:character float4_text(real) 描述:float4换为text。 参数:real 返回值类型:text float4_varchar(real) 描述:float4换为varchar。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用Open

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表1。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。

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  • 类型转换函数

    float4_bpchar(real) 描述:float4换为bpchar。 参数:real 返回值类型:character float4_text(real) 描述:float4换为text。 参数:real 返回值类型:text float4_varchar(real) 描述:float4换为varchar。

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  • HashFunc函数

    (1 row) openGauss=# DROP TYPE b1; DROP TYPE hashfloat4(real) 描述:float4哈希值。 参数:real类型的数据。 返回值类型:integer 示例: 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT hashfloat4(12

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  • Tensorflow算子边界

    a在乘法前被共轭和置 adjoint_b:如果属性为True,b在乘法前被共轭和置 a_is_sparse:如果属性为True,a被看做是稀疏矩阵 b_is_sparse:如果属性为True,b被看做是稀疏矩阵 name:可选参数 【约束】 weight的置属性为false

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  • HashFunc函数

    hashenum ------------ 1821213359 (1 row) hashfloat4(real) 描述:float4哈希值。 参数:real类型的数据。 返回值类型:integer 示例: 1 2 3 4 5 gaussdb=# select hashfloat4(12

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用Open

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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  • HashFunc函数

    hashenum ------------ 1821213359 (1 row) hashfloat4(real) 描述:float4哈希值。 参数:real类型的数据。 返回值类型:integer 示例: 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hashfloat4(12

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  • 字符串函数

    MAKE_SET() 支持,存在差异 bits参数为整型时,最大范围支持到int128,低于MySQL范围。 bits参数为日期类型datetime、timestamp、date、time,由于时间类型整型与MySQL存在差异,目前均未做支持。 bit类型或bool类型由于此类

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