C++读取 npy 保存的 float16 精度的二进制文件

[sunhk25]

numpy 以浮点型（ float32 ）来保存，然后 C++以浮点型（ float ）可以正常读取数值。 为了减少保存文件的大小以半精度浮点型来保存的话，无法读取到正确的数值。 请问有知道 C++的读取问题出在哪里吗？

用 Python 保存 npy 文件

import numpy as np
outputDirectory = './t.npy'
data = [1] * (5)

# npData = np.array(data, dtype=np.float32).reshape(5)
npData = np.array(data, dtype=np.float16).reshape(5)
np.save(outputDirectory, npData)

用 C++来读取 npy 文件 ※参照以下库的写法 https://github.com/llohse/libnpy/blob/master/include/npy.hpp#L554

// ・・・
        // read the data
        //stream.read(reinterpret_cast<char*>(data.data()), sizeof(Scalar) * size);
        stream.read(reinterpret_cast<char*>(data.data()), 2 * 3);

[lonewolfakela]

你这个 data vector 里的 Scalar 是啥类型呢

[sunhk25]

@lonewolfakela
Scalar 是 float 类型，C++不太理解好像没有 numpy 对应的 float16 。
numpy 可以正常读取保存的 float16 类型。

[lonewolfakela]

你把 16 位的数据塞进 32 位 float 的 vector 当然没法得到正确数据啦

[tool2d]

需要用 gcc 编译，VC 并不支持 float16 硬件类型。

https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Half-Precision.html

在 x86 上，如果没开 mavx512fp16 ，就是纯软件的 float16 ，计算速度会相当慢。不如转换到 float32 。

[sunhk25]

@lonewolfakela
16 位的数据时我读取的时候指定的大小是 2 （ float 的时候 sizeof 是 4 ）

[lonewolfakela]

@sunhk25 #5 你指定大小是 2 它也对不了啊，两个 float16 被你塞到一个 float32 里去了你觉得你能读出来什么呢……

[sunhk25]

@tool2d
Python 里 float16 和 float32 的计算速度之前有过比较没有变慢所以才想到保存为半精度也没有问题。
想着用 C++来再提高下速度，就遇到了这个问题了。
gcc 编译的话好像挺麻烦的样子 我了解了解。

[sunhk25]

@lonewolfakela
对 是这个问题。不知道如何指定 float16 类型。
刚才那位说了不支持 float16 需要编译一下。

[kirory]

可以提出指数和小数部分之后再放到 float 里

[kirory]

大概是这样
https://godbolt.org/z/zGxhzWoez

[sunhk25]

@kirory
以 16bit 从二进制文件取出来后放到数组，然后再进行转换吗，效率会不会是个问题。
稍候测一下。

[kirory]

@sunhk25 边读边转，转换肯定比 IO 快，影响应该很小

[sunhk25]

@kirory
刚才测了一下转换是没有问题，效率有点慢。
比 numpy 的 load 处理慢了 35 倍。

[c0xt30a]

OP 为啥不直接 dump 内存？

array.tofile( ... )
array.fromfile( ... )

就可以了啊

C++ 里也是类似处理

[sunhk25]

@c0xt30a numpy 按 16bit 的 array 数组存到文件，然后 c++dump 这个文件后，数组再转换到 float ？这个方案可以参考下。

[hunk]

新手小白插一句，浮点真的比较坑，最近看华泰的 sdk 学到一招，浮点数统统乘 1000 ，瞬间安静。
仅供参考。