我正在使用 Sci-kit Learn 的 TruncatedSVD 算法在稀疏矩阵上执行 LSA。我希望转换后的密集矩阵具有数据类型 float16 而不是 float64。注意:我不想在转换后更改数据类型 - 那时我的计算机内存将不足。我希望 TruncatedSVD.fit() 直接返回 float16 类型的内容 - 我该怎么做？
在应用转换之前，我尝试将原始稀疏矩阵和 TruncatedSVD.components_ 更改为 float16，但输出数据类型仅为 float32 - 有所改进，但不完全是我想要的。
最佳答案
查看代码，TruncatedSVD 使用 sklearn.utils 中的 as_float_array()。 as_float_array() 的代码是 here .
如您所见，文档指出
The new dtype will be np.float32 or np.float64
我想你可以将它修改为 float16(也许完全删除 as_float_array 的使用？)，但我不确定后果是什么。
您应该考虑的一件事是，在此类数值算法中使用较大的变量(例如 float64)有助于提高数值稳定性。如果您正在处理非常大的矩阵，这一点尤其重要。如果您使用 float16，您可能会面临由于数值问题而得到不正确结果的风险。
关于python - 获取 TruncatedSVD.transform() 返回 float16 而不是 float64，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20499015/