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[Tensorflow 2.0] 굳이 dtype float32 를 사용하는 이유

2022. 4. 2. 09:23

velog 로 글을 옮겼습니다! 🚚

 

 

[Tensorflow 2.0] 굳이 dtype float32 를 사용하는 이유

sample data 를 tensorflow 로 생성하다 보면 dtype 을 float32 로 지정하는 경우가 자주 보인다. float32 는 32 비트 숫자, float64 는 64 비트 숫자이다.때문에 float64 는 숫자를 더 정밀하게 표현할 수 있고, floa

velog.io

 

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