float16類型在深度學習領域CNN的模型壓縮，加速推理中常用，因為float32太占空間了。
在numpy中：
float16 半精度浮點數，包括：1 個符號位，5 個指數位，10 個尾數位
float32 單精度浮點數，包括：1 個符號位，8 個指數位，23 個尾數位
float64 雙精度浮點數，包括：1 個符號位，11 個指數位，52 個尾數位
但是在壹些芯片相關推理框架（c/c++實現）中確實有float16，還不清楚其怎麽實現的。