half

반정밀도 숫자형 객체 생성

설명

half 생성자를 사용하여 반정밀도 데이터형을 숫자 또는 변수에 할당합니다. 반정밀도 데이터형은 16비트의 메모리를 차지하지만, 부동소수점 표현에서 반정밀도 데이터형은 동일한 크기의 정수 데이터형이나 고정소수점 데이터형보다 더 넓은 동적 범위를 처리할 수 있습니다. 자세한 내용은 Floating-Point Numbers (Fixed-Point Designer) 항목과 반정밀도란? (Fixed-Point Designer) 항목을 참조하십시오.

반정밀도 입력을 사용한 코드 생성을 지원하는 함수 목록은 Half Precision Code Generation Support 항목을 참조하십시오.

생성

구문

a = half(v)

설명

a = half(v)는 v의 값을 반정밀도로 변환합니다.

입력 인수

모두 확장

`v` — 입력 배열
스칼라 | 벡터 | 행렬 | 다차원 배열

입력 배열로, 스칼라, 벡터, 행렬 또는 다차원 배열로 지정됩니다.

객체 함수

다음 함수는 MATLAB^®의 반정밀도 입력을 사용하는 시뮬레이션에서 지원됩니다. MATLAB System object™는 반정밀도 데이터형을 지원하며 MATLAB System (Simulink) 블록은 실수 값을 포함하는 반정밀도 데이터형을 지원합니다. 반정밀도 입력을 사용한 코드 생성을 지원하는 함수 목록은 Half Precision Code Generation Support (Fixed-Point Designer) 항목을 참조하십시오.

모두 확장

수학 및 산술

`abs`	절댓값과 복소수 크기
`acos`	역코사인(Inverse Cosine) (단위: 라디안)
`acosh`	역쌍곡코사인(Inverse Hyperbolic Cosine)
`asin`	역사인(Inverse Sine) (단위: 라디안)
`asinh`	역쌍곡사인(Inverse Hyperbolic Sine)
`atan`	역탄젠트(Inverse Tangent) (단위: 라디안)
`atan2`	4사분면 역탄젠트(Four-quadrant Inverse Tangent)
`atanh`	역쌍곡탄젠트(Inverse Hyperbolic Tangent)
`ceil`	양수 무한대(Positive Infinity) 방향으로 올림
`conj`	켤레 복소수(Complex Conjugate)
`conv`	컨벌루션(Convolution)과 다항식 곱셈(Polynomial Multiplication)
`conv2`	2차원 컨벌루션(2-D Convolution)
`cos`	편각의 코사인(단위: 라디안)
`cosh`	쌍곡코사인(Hyperbolic Cosine)
`cospi`	cos(X*pi)를 정확하게 계산
`cumsum`	누적합(Cumulative Sum)
`dot`	내적(Dot Product)
`exp`	지수(Exponential)
`expm1`	작은 `X`에 대해 `exp(X)-1`을 정확하게 계산
`fft`	고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)
`fft2`	2차원 고속 푸리에 변환(2-D Fast Fourier Transform)
`fftn`	N차원 고속 푸리에 변환(N-D Fast Fourier Transform)
`fftshift`	영주파수 성분(DC 성분)을 스펙트럼의 가운데로 이동
`fix`	0 방향으로 반올림(Round Toward Zero)
`fixed.interp1` (Fixed-Point Designer)	1-D data interpolation (table lookup)
`fixed.interp2` (Fixed-Point Designer)	Interpolation for 2-D gridded data in `meshgrid` format
`fixed.interp3` (Fixed-Point Designer)	Interpolation for 3-D gridded data in `meshgrid` format
`fixed.interpn` (Fixed-Point Designer)	Interpolation for 1-D, 2-D, 3-D, and N-D gridded data in `ndgrid` format
`floor`	음수 무한대 방향으로 내림(Round Toward Negative Infinity)
`fma` (Fixed-Point Designer)	단일 곱셈-누산 방식을 사용한 곱셈 및 덧셈
`hypot`	제곱합의 제곱근(빗변)
`ifft`	고속 푸리에 역변환(Inverse Fast Fourier Transform)
`ifft2`	2차원 고속 푸리에 역변환(Inverse Fast Fourier Transform)
`ifftn`	다차원 고속 푸리에 역변환(Multidimensional Inverse Fast Fourier Transform)
`ifftshift`	역 영주파수 이동
`imag`	복소수의 허수부(Imaginary Part)
`ldivide`	좌측 배열 나눗셈
`log`	자연 로그(Natural Logarithm)
`log10`	상용 로그(밑 10)
`log1p`	작은 `X`에 대해 `1+X`의 자연 로그를 정확하게 계산
`log2`	기수 2 로그 및 부동소수점 숫자 분해
`mean`	배열의 평균값(Mean Value)
`minus`	뺄셈
`mldivide`	x에 대한 선형 연립방정식 Ax = B의 해 구하기
`mod`	나눗셈의 나머지(모듈로 연산)
`mrdivide`	x에 대한 선형 연립방정식 xA = B의 해 구하기
`mtimes`	행렬 곱셈
`plus`	숫자 덧셈, string형 결합
`pow10` (Fixed-Point Designer)	밑 10의 거듭제곱 및 스케일링 반정밀도 숫자
`pow2`	밑이 2인 거듭제곱 및 부동소수점 숫자의 스케일링
`power`	요소별 거듭제곱
`prod`	배열 요소의 곱
`rdivide`	우측 배열 나눗셈
`real`	복소수의 실수부
`rem`	나눗셈의 나머지
`round`	가장 가까운 소수 자릿수 또는 정수로 반올림
`rsqrt` (Fixed-Point Designer)	역수 제곱근
`sign`	부호 함수(Signum Function)
`sin`	편각의 사인(단위: 라디안)
`sinh`	쌍곡사인
`sinpi`	sin(X*pi)를 정확하게 계산
`sqrt`	제곱근
`sum`	배열 요소의 합
`tan`	편각의 탄젠트(단위: 라디안)
`tanh`	쌍곡탄젠트
`times`	곱셈
`uminus`	단항 마이너스
`uplus`	단항 플러스

데이터형

`allfinite`	Determine if all array elements are finite
`anynan`	`NaN`인 배열 요소가 있는지 확인
`cast`	변수를 다른 데이터형으로 변환
`cell`	셀형 배열
`double`	배정밀도 배열
`eps`	부동소수점(Floating Point) 상대 정확도(Relative Accuracy)
`flintmax`	부동소수점(Floating Point) 형식의 정밀도가 보장되는 최대 정수
`Inf`	모두 `Inf` 값으로 구성된 배열 생성
`int16`	16비트의 부호 있는 정수형 배열
`int32`	32비트의 부호 있는 정수형 배열
`int64`	64비트의 부호 있는 정수형 배열
`int8`	8비트의 부호 있는 정수형 배열
`isa`	입력값이 지정한 클래스의 인스턴스인지 확인
`isfloat` (Fixed-Point Designer)	입력값이 부동소수점 데이터형인지 확인
`isinteger`	입력값이 정수형 배열인지 확인
`islogical`	입력값이 논리형 배열인지 확인
`isnan`	어떤 배열 요소가 NaN인지 확인
`isnumeric`	입력값이 숫자형 배열인지 확인
`isobject`	입력값이 MATLAB 객체인지 확인
`isreal`	배열에 복소수가 저장되어 있는지 확인
`logical`	숫자형 값을 논리값(Logical)으로 변환
`NaN`	모두 `NaN`으로 구성된 배열 생성
`realmax`	최대 양의 부동소수점 숫자
`realmin`	정규화된 최소 부동소수점 숫자
`single`	단정밀도 배열
`storedInteger` (Fixed-Point Designer)	`fi` 객체의 저장된 정수 값
`typecast`	기본 데이터를 변경하지 않고 데이터형 변환
`uint16`	16비트의 부호 없는 정수형 배열
`uint32`	32비트의 부호 없는 정수형 배열
`uint64`	64비트의 부호 없는 정수형 배열
`uint8`	8비트의 부호 없는 정수형 배열

관계 연산자 및 논리 연산자

`all`	모든 배열 요소가 0이 아닌 값 또는 `true`인지 확인
`and`	논리 AND 구하기
`Short-Circuit AND`	쇼트서킷을 사용한 논리 AND
`any`	모든 배열 요소가 0이 아닌 값인지 확인
`eq`	동일성(Equality) 확인
`ge`	보다 크거나 같은지 확인
`gt`	더 큰지 여부의 판별
`isequal`	배열의 동일성 확인
`isequaln`	배열의 동일성 확인(NaN 값은 같은 값으로 취급)
`le`	보다 작거나 같음(Less Than Or Equal To)인지 확인
`lt`	보다 작음(Less than) 확인
`ne`	부등식(inequality) 확인
`not`	논리 NOT 구하기
`or`	논리 OR 구하기
`Short-Circuit OR`	쇼트서킷을 사용한 논리 OR

배열 및 행렬 연산

`cat`	배열 결합
`chol`	촐레스키 분해(Cholesky Factorization)
`circshift`	배열을 순환적으로 이동(Shift Array Circularly)
`colon`	벡터 생성, 배열 첨자, `for` 루프 반복
`complex`	복소수(Complex) 배열 생성
`createArray`	Create array of specified class and value
`ctranspose`	켤레 복소수 전치(Complex Conjugate Transpose)
`empty`	지정된 클래스의 빈 배열 만들기
`eye`	단위 행렬(Identity Matrix)
`flip`	요소의 순서 뒤집기(Flip)
`fliplr`	배열을 좌우로 뒤집기(Flip)
`flipud`	배열을 위아래로 뒤집기(Flip)
`horzcat`	이종 배열의 가로 결합(Concatenate)
`iscolumn`	입력값이 열 벡터인지 확인
`isempty`	배열이 비어 있는지 확인
`isfinite`	어떤 배열 요소가 유한한지 확인
`isinf`	어떤 배열 요소가 무한한지 확인
`ismatrix`	입력값이 행렬인지 확인
`isrow`	입력값이 행 벡터인지 확인
`isscalar`	입력값이 스칼라인지 확인
`issorted`	Determine if array is sorted
`isvector`	입력값이 벡터인지 확인
`length`	가장 큰 배열 차원의 길이
`lu`	LU 행렬 분해(Matrix Factorization)
`max`	배열의 최댓값 요소
`min`	배열의 최솟값 요소
`ndims`	배열의 차원 수
`numel`	배열 요소의 개수
`ones`	모두 1로 구성된 배열 생성
`permute`	배열 차원 치환
`repelem`	배열 요소의 복사본 반복
`repmat`	배열의 복사본을 반복함
`reshape`	기존 요소를 재배열하여 배열 형태 변경
`size`	배열 크기
`sort`	배열 요소 정렬
`squeeze`	길이가 1인 차원 제거
`transpose`	벡터나 행렬 전치하기
`vertcat`	이종 배열의 세로 결합
`zeros`	모두 0으로 구성된 배열 생성

그래픽스

`area`	2차원 알파 셰이프의 면적
`bar`	막대 그래프
`barh`	가로 막대 그래프
`fplot`	표현식이나 함수 플로팅
`line`	프리미티브 선 만들기
`plot`	2차원 선 플롯
`plot3`	3차원 선 플롯
`plotmatrix`	산점도 플롯 행렬
`rgbplot`	컬러맵 플로팅
`scatter`	산점도 플롯
`scatter3`	3차원 산점도 플롯
`xlim`	x축 제한 설정 또는 쿼리
`ylim`	y축 제한 설정 또는 쿼리
`zlim`	z축 제한 설정 또는 쿼리

딥러닝

`activations` (Deep Learning Toolbox)	(권장되지 않음) 딥러닝 신경망 계층 활성화 계산
`classify` (Deep Learning Toolbox)	(권장되지 않음) 훈련된 딥러닝 신경망을 사용하여 데이터 분류
`predict` (Deep Learning Toolbox)	훈련된 오토인코더를 사용하여 입력값 재생성
`predictAndUpdateState` (Deep Learning Toolbox)	(권장되지 않음) 훈련된 순환 신경망을 사용하여 응답 변수 예측 및 신경망 상태 업데이트

지원되는 함수 목록을 표시하려면 MATLAB 명령 창에 다음을 입력하십시오.

methods(half(1))

예제

모두 축소

값을 반정밀도로 변환하기

배정밀도 숫자를 반정밀도로 형변환하려면 half 함수를 사용하십시오.

a = half(pi)

a = 

  half

    3.1406

half 함수를 사용하여 기존 변수를 반정밀도로 형변환할 수도 있습니다.

v = single(magic(3))

v = 3x3 single matrix

     8     1     6
     3     5     7
     4     9     2

a = half(v)

a = 

  3x3 half matrix

     8     1     6
     3     5     7
     4     9     2

제한 사항

반정밀도 유형과 논리형 유형을 결합하는 산술 연산은 지원되지 않습니다.
추가적인 사용법 관련 참고 및 제한 사항은 Half Precision Code Generation Support 항목을 참조하십시오.

확장 기능

모두 확장

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

반정밀도 입력을 사용한 코드 생성을 지원하는 함수 목록과 관련 제한 사항은 Half Precision Code Generation Support 항목을 참조하십시오.
타깃 하드웨어가 반정밀도를 기본 지원하지 않으면 half가 저장 유형으로 사용되며 산술 연산은 단정밀도로 수행됩니다.
일부 함수는 half만 저장 유형으로 사용하며 산술 연산은 타깃 하드웨어에 관계없이 단정밀도로 수행됩니다.
딥러닝 코드 생성의 경우 half 입력은 단정밀도로 형변환되며 계산은 단정밀도로 수행됩니다.
MATLAB에서 isobject 함수는 단정밀도 입력을 받으면 true를 반환합니다. 생성된 코드에서 이 함수는 false를 반환합니다.

GPU 코드 생성
GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.

반정밀도 입력을 사용한 코드 생성을 지원하는 함수 목록과 관련 제한 사항은 Half Precision Code Generation Support 항목을 참조하십시오.
반정밀도 데이터형을 사용하는 코드를 생성하고 실행하려면 CUDA^® Compute Capability가 5.3 이상이어야 합니다.
반정밀도 데이터형을 사용하는 코드를 생성하고 실행하려면 CUDA 툴킷 버전이 10.0 이상이어야 합니다.
CUDA 코드를 생성하려면 메모리 할당(malloc) 모드를 'Discrete'로 변경해야 합니다.
GPU 코드 생성에는 반정밀도 복소수 데이터형이 지원되지 않습니다.
타깃 하드웨어가 반정밀도를 기본 지원하지 않으면 half가 저장 유형으로 사용되며 산술 연산은 단정밀도로 수행됩니다.
일부 함수는 half만 저장 유형으로 사용하며 산술 연산은 타깃 하드웨어에 관계없이 단정밀도로 수행됩니다.
딥러닝 코드 생성의 경우 half 입력은 단정밀도로 형변환되며 계산은 단정밀도로 수행됩니다. half로 계산을 수행하려면 coder.DeepLearningConfig에서 라이브러리 타깃을 'tensorrt'로 설정하고 데이터형을 'FP16'으로 설정하십시오.
MATLAB에서 isobject 함수는 단정밀도 입력을 받으면 true를 반환합니다. 생성된 코드에서 이 함수는 false를 반환합니다.

버전 내역

R2018b에 개발됨

참고 항목

single | double

도움말 항목

Half Precision Code Generation Support
Floating-Point Numbers (Fixed-Point Designer)
반정밀도란? (Fixed-Point Designer)
Generate Code for Sobel Edge Detection That Uses Half-Precision Data Type

half

설명

생성

구문

설명

입력 인수

v — 입력 배열 스칼라 | 벡터 | 행렬 | 다차원 배열

객체 함수

수학 및 산술

데이터형

관계 연산자 및 논리 연산자

배열 및 행렬 연산

그래픽스

딥러닝

예제

값을 반정밀도로 변환하기

제한 사항

확장 기능

C/C++ 코드 생성 MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

GPU 코드 생성 GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.

버전 내역

참고 항목

도움말 항목

`v` — 입력 배열
스칼라 | 벡터 | 행렬 | 다차원 배열

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

GPU 코드 생성
GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.