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ubuntu 18.04
Linux 4.15.0-54-generic #58-Ubuntu SMP Mon Jun 24 10:55:24 UTC 2019 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
起因
有些时候，在测试深度学习的模型的时候，特别是模型出问题，或者其他乱七八糟的原因，你会发现某些层的某些特征会出现INF和NAN(特别是转换模型)。说实话，这两个一个是无穷大，一个是不是数字，我们都知道这个的意思，但是怎么出现的，可能都忘了。
我如果没有记错的话，数在计算机中的表示是来至于《计算机组成原理》，其中介绍了很多很多的有趣的原理。但是我出校后，这些理论知识很少和实际联系起来，趁着这次机会，我准备结合我们平常写的代码，理一理计算机中数的这个问题。
符号
在计算机里面，除了指令，就是数值或者符号（统一的说就是数值，因为数值和符号有映射关系，这就是符号编码），我也不知道这样说对不对。
本文主要是说的是数值。对于符号来说，符号涉及到编码问题，有兴趣的可以去了解了解，我们常见的编码就是ascii，utf-8, unicode，gbk，big5等等，这些编码涉及到符号显示的问题。
数值
数值大致有两类表示法，一类是定点数，一类是浮点数。
计算机中，对于整数来说，就是定点数表示法（这里对于整数的说法我也不太确定对不对，相关资料也没有查到明确的说法，但是我理解的是整数就是定点数表示法中，小数点在最右边），对于实数来说，就是浮点数表示法。
整数
在计算机中，在说明整数的定点数表示之前，还得说几个书上的理论：
- 原码：原码就是十进制转换为二进制。
- 反码：原码取反。
- 补码：反码+1。（注意：如果是符号数，反码和补码运算不影响符号位。）
在计算机中，正整数的补码反码原码一样，负整数的补码是原码取反加1。
对于整数来说，可以分为有符号还是无符号的整数。
无符号数，是正整数，所以在计算机中是补码表示，且就是其十进制转换为二进制。
有符号整数，如果是正整数，计算机中补码表示，且就是其十进制转换为二进制（补码原码一样），如果是负整数，在计算机中表示，且就是其十进制转换为二进制，取补码。
实数
在计算机中，在说明浮点数表示法之前，还得说两个理论：
移码：N-M转换为二进制，M为偏移数。
二进制浮点数：整数部分直接转换为二进制（除2逆序取余），小数部分逼近求和（乘2正序取整）。（更详细的百度随便找个教程即可，我这里只是简单写一下）
规范化二进制浮点数：小数点前只有一个1。
IEEE 754：IEEE根据一些历史因素，定制的大部分通用的浮点数表示方法。以单精度浮点数为例，31位表示符号位，23-30位表示exponent（偏移数是M，指数为E.），0-22表示base(底数为B)，表示的浮点数为：B*(2^(E-M))
IEEE 754有很多特殊值，也有一些溢出规则和约等于规则，一般来说，除非你要做科学运算，平常你是遇不到的，简单了解一下即可。
IEEE 754规定的特殊值：
注意：其实浮点数还有其他的一些异常计算及表示，详细的请查看ieee 754 chapter7
实例分析
上面扯了半天，大家都看烦了，其实都是一些书本上的知识整理。
下面是实例源文件。
#include <cstring>
int main(int argc , char * argv[]){
//integer
char A = 0xF1;//A = -15; size(A) = 1;mem=[1]111 0001(complement); mem=[1]000 1111(true form)
short B = 0xF111;//B= -3823; size(B) = 2; mem = [1]111 0001 / 0001 0001 (complement); mem=[1]000 1110 / 1110 1111(true form)
int C = 0xF1111111;//C = -250539759; size(C) = 4; mem = [1]111 0001 / 0001 0001 / 0001 0001 / 0001 0001 (complement); mem=[1]000 1110 / 1110 1110 / 1110 1110 / 1110 1111 (true form)
long D = 0xF1111111;//D = -250539759(size(D)=4), 4044427537(size(D)=8); size(D) = 4; mem = [1]111 0001 / 0001 0001 / 0001 0001 / 0001 0001 (complement); mem=[1]000 1110 / 1110 1110 / 1110 1110 / 1110 1111 (true form)(Sizeof(D) may be 4 or 8, it decided by compiler)
long long E = 0xF111111111111111;//E = -1076060070966390511; size(E) = 8; mem = [1]111 0001 / 0001 0001 / 0001 0001 / 0001 0001 / 0001 0001 / 0001 0001 / 0001 0001 / 0001 0001 (complement); mem=[1]000 1110 / 1110 1110 / 1110 1110 / 1110 1110 / 1110 1110 / 1110 1110 / 1110 1110 / 1110 1111 (true form)
//overflow int
int C1 = 0xF1111111FF;//drop highest byte(0xF1), it decided by compiler
//overflow long long
long long E1 = 0xF111111111111111FF;//drop highest byte(0xF1), it decided by compiler
//float, IEEE 754.
/*
single-precision float
bits: [31] is signed bit, (30~23) is exponent, {22~0} is base
double-precision float
bits: [63] is signed bit, (62~52) is exponent, {51~0} is base
*/
float F = -10;//size(F)=4, mem=[1](100 0001 / 0){010 0000 / 0000 0000 / 0000 0000}, [] is signed bit. () is exponent, {} is normalized base.(single-precision)
double G = 10;//size(G)=8, mem=[0](100 0000 / 0010) {0100 / 0000 0000 / 0000 0000 / 0000 0000 / 0000 0000 / 0000 0000 / 0000 0000}, [] is signed bit. () is exponent, {} is normalized base.(double-precision)
int tmp_buf = 0x00800001;
float F_normalized_min = 0;
memcpy(&F_normalized_min, &tmp_buf, sizeof(F_normalized_min));//size(F)=4
float F_normalized_zero = F_normalized_min - 1; //-1
float F_normalized_max = 0;
tmp_buf = 0x7F7FFFFF;
memcpy(&F_normalized_max, &tmp_buf, sizeof(F_normalized_max));//size(F)=4
float F_normalized_infinity = F_normalized_max * F_normalized_max; //inf
float F_normalized_nan = F_normalized_infinity / F_normalized_infinity;//nan
//some fun value
float F_fun_01 = 0.1;
float F_fun_02 = 0.2;
float F_fun_03 = 0.3;
float F_fun_04 = 0.4;
float F_fun_05 = 0.5;
float F_fun_06 = 0.6;
float F_fun_07 = 0.7;
float F_fun_08 = 0.8;
float F_fun_09 = 0.9;
float F_denormalized_min = 0;
tmp_buf = 0x00000001;
memcpy(&F_denormalized_min, &tmp_buf, sizeof(F_denormalized_min));//size(F)=4
float F_denormalized_max = 0;
tmp_buf = 0x007FFFFF;
memcpy(&F_denormalized_max, &tmp_buf, sizeof(F_denormalized_max));//size(F)=4
return 0;
}
整数分析
有符号负整数：
（注意，x86，小端）
无符号整数、有符号正整数，就是直接10进制转换为二进制。
浮点数分析
规范化浮点数：（数值：规范化浮点数最小正数）
（数值：规范化浮点数最大正数）
浮点数异常计算：
（数值：NAN）
（数值：INF）
一些有趣的浮点数
看了上边后，计算机关于浮点数的的存储其实是很离散的（很不靠谱），也就是说，很多浮点数计算机根本表示不出来（计算机只能够存储，实数数轴上极少部分的数），为什么呢？如果你要是了解了上面关于10进制浮点数转2进制浮点数，那么你可能已经猜到了原因。
下面我以0.1位例，分析一下，为啥会出现这样的问题。
0.1在计算机中表示为：
mem=[0](011 1101/ 1){100 1100/ 1100 1100/ 1100 1100}, [] is signed bit. () is exponent, {} is normalized base.(single-precision)
E=123
M=127
B=1.100 1100/ 1100 1100/ 1100 1100
F_fun_01 = B*2(^-4) = 0.0001100 1100/ 1100 1100/ 1100 1100 = 2^(-4) + 2^(-5) + 2^(-8) + 2^(-9) + 2^(-12) + 2^(-13) + 2^(-16) + 2^(-17) + 2^(-20) + 2^(-21) + 2^(-24) + 2^(-25)
正是因为在内存中表示的是这样的，所以这里打印出来的值看到不是0.1，而是0.1+。那么大家可能会疑惑，如果0.1都有误差，那计算的时候，不是炸了吗？其实不然，还记得c语言中一句话吗？float的精度为小数点后6位，为啥是6位，而不是10位，8位呢？其实原因就是来至于这里，计算机中，某些小数位后虽然还有值，但是不是有效的，但是这些值影响数值的舍进（类似与四舍五入的约等于，建议大致了解，知道有这个事情即可）。
后记
总结
计算机里面，数的表示，就浮点数最难，但是只需要了解了大致的原理，你就会觉得非常简单。
其实对于计算机来说，数值的表示很弱的，离表示整个数轴差的远。
在计算机里面，数值有很多边界条件，比如溢出、异常运算、异常值，只是我们平常很少遇到，所以遗忘了。
同时也可以说明，其实计算机仅仅是个机器，只会冰冷的加载指令和数，并执行，只是我们的前辈们为我们做了很多事情，隔离了很多细节和底层，让我们觉得这些东西可有可无，极大的便利人们使用计算机。这样有好处也有坏处。
参考文献
- 无
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