得到截断svd.transform（）返回float16而不是float64

Question

我使用Sci kit Learn的TruncatedSVD算法对稀疏矩阵执行LSA。我希望转换后的稠密矩阵的数据类型为float16，而不是{}。我不想改变我的数据类型。我想让TruncatedSVD.fit()直接返回float16类型的内容-我该怎么做？在

在应用转换之前，我尝试将原来的稀疏矩阵和TruncatedSVD.components_更改为float16，但输出数据类型仅为float32这是一个改进，但并不是我想要的那样。在

Answer 1

在代码中，TruncatedSVD使用来自sklearn.utils的as_float_array()。as_float_array()的代码是here。在

如您所见，文档指出

The new dtype will be np.float32 or np.float64

我想你可以把它修改成float16（也许完全去掉as_float_array的用法？），但我不知道会有什么后果。在

你应该考虑的一件事是，在这类数值算法中使用更大的变量（例如float64）有助于提高数值稳定性。如果你要处理一个非常大的矩阵，这一点尤其重要。如果使用float16，可能会因为数值问题而冒着得到错误结果的风险。在