深度学习 tf和np的float32和float64为什么不能通用

最新推荐文章于 2023-03-08 15:20:15 发布
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本文探讨了深度学习中，TensorFlow（tf）和NumPy（np）中float32和float64数据类型不通用的原因。主要在于标量与张量的比较差异，张量比较涉及矩阵元素，当矩阵元素类型不同时，无法直接相加，因为需要确保所有元素精度一致，而大型矩阵难以统一类型。因此，在操作中通常要求张量具有相同的数据类型。

标量和张量的区别

标量比较就是比较标量的本事

而张量的比较是比较矩阵，我们不能确定矩阵中所有的元素的长度都是一样的

如果在进行比较的时候

假设矩阵A和矩阵B比较

矩阵A是float32的
矩阵B是float64的

如果两者要进行相加的时候，需要将每一个张量中的元素靠近另一个张量

但是矩阵的元素过多，不能很好的达到统一

因此张量中的类型需要相同

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