- ArrayBsearch
- ArrayCopy
- ArrayCompare
- ArrayFree
- ArrayGetAsSeries
- ArrayInitialize
- ArrayFill
- ArrayIsDynamic
- ArrayIsSeries
- ArrayMaximum
- ArrayMinimum
- ArrayPrint
- ArrayRange
- ArrayResize
- ArrayInsert
- ArrayRemove
- ArrayReverse
- ArraySetAsSeries
- ArraySize
- ArraySort
- ArraySwap
- ArrayToFP16
- ArrayToFP8
- ArrayFromFP16
- ArrayFromFP8
ArrayToFP16
float 또는 double 유형의 배열을 주어진 형식으로 ushort 유형의 배열로 복사합니다.
bool ArrayToFP16(
|
double 유형에 대한 오버로딩
bool ArrayToFP16(
|
매개 변수
dst_array[]
[out] 수신 배열 또는 ushort 타입.
src_array[]
[in] float 또는 double 유형의 소스 배열.
fmt
[in] ENUM_FLOAT16_FORMAT 열거에서 형식을 복사.
반환값
성공하면 true를, 그렇지 않으면 false를 반환.
참조
FLOAT16 및 BFLOAT16 형식은 ENUM_FLOAT16_FORMAT 열거에 정의되어 있으며 MQL5에서 ONNX 모델을 사용한 작업에만 사용됩니다.
이 함수는 float 또는 double 유형의 입력 매개변수를 FLOAT16 및 BFLOAT16 유형으로 변환합니다. 이러한 입력 매개변수는 OnnxRun 함수에서 사용됩니다.
FLOAT16 은 반정밀도 float라고도 하며 16비트를 사용하여 부동 소수점 숫자를 나타냅니다. 이 형식은 정확성과 계산 효율성 간의 균형을 제공합니다. FLOAT16은 대규모 데이터 세트의 고성능 처리가 필요한 딥러닝 알고리즘과 신경망에 널리 사용됩니다. 이 형식은 숫자의 크기를 줄여 계산을 가속화합니다. 이는 GPU에서 심층 신경망을 훈련할 때 특히 중요합니다.
BFLOAT16(또는 Brain Floating Point 16)도 16비트를 사용하지만 형식 표현 방식에서 FLOAT16과는 다릅니다. 이 형식에서는 8비트가 지수를 표현하기 위해 할당되고 나머지 7비트는 가수를 표현하기 위해 사용됩니다. 이 형식은 딥 러닝 및 인공 지능, 특히 Google의 TPU(Tensor Processor Unit)에 사용하기 위해 개발되었습니다. BFLOAT16은 신경망 훈련에서 뛰어난 성능을 보여주며 계산 속도를 효과적으로 가속화할 수 있습니다.
예: 다음 기사의 함수 float16 및 float8 형식으로 ONNX 모델 작업
//+------------------------------------------------------------------+
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참조