python：畳み込みニューラルネットワークで浮動小数点にする意味

Question

畳み込みニューラルネットワークのプログラミング（MNISTなど）で、浮動小数点（float32）へ変換する理由はなんでしょうか？
変換しないで処理してはダメなのでしょうか？

ご存じの方、ご指導をよろしくお願いいたします。

X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')

Comments

[2KOH]

float32 に変換する前の X_train や X_test の型はなんですか？

[python_2019]

ご連絡ありがとうございます。
詳しくはわからないのですが、mnistのサンプル画像をCNNで分類しようとしています。
その過程で、float32が出てきます。
もともとのデータは、エクセルファイルで、特に型に関する処理は行っておりません。

どうぞよろしくお願いいたします。

Answer 1

単精度にしてメモリーの消費を抑えるためです。

Answer 2

まず前提として、演算は被演算子の型をあわせないと行えません。
画像は uint8 型で、ニューラルネットワークのパラメータは通常 float32 型で扱うので、uint8 型を float32 型にキャストする必要があります。

以下の例では、配列 a を int64 型で定義しましたが、float64 との演算を行う際に型が異なるので、float64 の方に暗黙的にキャストされて、結果の配列 b も float64 になることがわかります。

a = np.array([1, 2, 3])
print(a.dtype)  # int64

b = a * 3.5  # int64 * float
print(b.dtype)  # float64

Comments

[python_2019]

ご回答どうもありがとうございました。
演算は型を合わせないといけないのですね。

今、試しに、以下を削除（#）して実行しましたら、特に問題なく処理できてしまいました。。
浮動小数点に変換しなくてもできるのでしょうか？
もし、お分かりでしたら、ご指導お願いいたします。

X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')

[tiitoi]

コードで明示的に float32 に最初から変換しておけば、あとでキャストする必要はないですし、その2行を消して uint8 のまま突っ込んだとしても、中でどのみち float32 に変換されて、演算が実行されるので結果としては同じことになります。

Python の指針 (The Zen of Python) に従うと「暗黙的より明示的が良い」に該当するので、その2行は消さないほうがいいかもしれません。
https://qiita.com/IshitaTakeshi/items/e4145921c8dbf7ba57ef

[python_2019]

「どのみち float32 に変換」「暗黙的より明示的が良い」とのこと、よくわかりました。
どうもありがとうございました。