再深度学习中，数据量往往很大，所以在保障数据精度的同时还要考虑计算效率，虽然float64比float32有更高的精度，但一个在内存中占分别64和32个bits，也就是4bytes或8bytes.
【深度学习中使用X_train.astype('float32')的原因分析】具体来讲，float64占用的内存是float32的两倍，是float16的4倍；比如对于CIFAR10数据集，如果采用float64来表示，需要60000323238/1024**3=1.4G，光把数据集调入内存就需要1.4G；如果采用float32，只需要0.7G，如果采用float16，只需要0.35G左右；占用内存的多少，会对系统运行效率有严重影响；（因此数据集文件都是采用uint8来存在数据，保持文件最小）
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