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我tf.tensordot在 Tensorflow 中玩耍。但是，我遇到了一些困扰我的不一致之处。下面是一个可重现的例子：

tf.reset_default_graph()
tf.set_random_seed(42)
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(150, 196, 268).astype(np.float32)
W = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal([268, 22], stddev=0.1))
dotted_150 = tf.tensordot(X, W, axes=[[2], [0]])
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    output_150 = sess.run(dotted_150)

这将返回一个具有维度的张量(150, 196, 22)

tf.reset_default_graph()
tf.set_random_seed(42)
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(1, 196, 268).astype(np.float32)
W = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal([268, 22], stddev=0.1))
dotted_1 = tf.tensordot(X, W, axes=[[2], [0]])
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    output_1 = sess.run(dotted_1)

这将返回一个具有维度的张量(1, 196, 22)

现在，如果我们测试第一个元素 fromoutput_150是否几乎等于第一个也是唯一一个元素 from output_1，结果是两个数组之间不匹配。

np.testing.assert_allclose(output_1[0], output_150[0])

另一方面，如果我们这样做：

np.random.seed(42)
input_150 = np.random.rand(150, 196, 268).astype(np.float32)
np.random.seed(42)
input_1 = np.random.rand(1, 196, 268).astype(np.float32)
np.testing.assert_equal(input_150[0], input_1[0])

我们看到输入完全相同。话虽如此，我希望 的输出tf.tensordot也相同，但事实并非如此。

同样，这是使用and的tf.tensordot等价物：tf.reshapetf.matmul

tf.reset_default_graph()
tf.set_random_seed(42)
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(150, 196, 268).astype(np.float32)
W = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal([268, 22], stddev=0.1))
reshaped = tf.reshape(X, [-1, 268])
mulled_150 = tf.reshape(tf.matmul(reshaped, W), [-1, 196, 22])
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    output_150 = sess.run(mulled_150)


tf.reset_default_graph()
tf.set_random_seed(42)
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(1, 196, 268).astype(np.float32)
W = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal([268, 22], stddev=0.1))
reshaped = tf.reshape(X, [-1, 268])
mulled_1 = tf.reshape(tf.matmul(reshaped, W), [-1, 196, 22])
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    output_1 = sess.run(mulled_1)

np.testing.assert_allclose(output_1[0], output_150[0])

结果完全相同，输出数组之间不匹配。这个怎么可能？

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1 回答 1

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显然，如果我使用tf.float64精度而不是tf.float32结果是相同的。

于 2019-05-11T17:08:59.917 回答