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paddle.fluid.layers.allclose(input, other, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False, name=None)[源代码]

逐个检查input和other的所有元素是否均满足如下条件:

\[\left| input - other \right| \leq atol + rtol \times \left| other \right|\]

该API的行为类似于 \(numpy.allclose\) ,即当两个待比较Tensor的所有元素均在一定容忍误差范围内视为相等则该API返回True值。

参数

  • input (Variable) - 第一个输入待比较Tensor input。
  • other (Variable) - 第二个输入待比较Tensor other。
  • rtol (float,可选) - 相对容忍误差,默认值为1e-5。
  • atol (float,可选) - 绝对容忍误差,默认值为1e-8。
  • equal_nan (bool,可选) - 如果设置为True,则两个NaN数值将被视为相等,默认值为False。
  • name (str,可选)- 具体用法请参见 Name ,一般无需设置,默认值为None。

返回

计算得到的布尔类型单值Tensor。

返回类型

变量(Variable)

代码示例

import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
use_cuda = fluid.core.is_compiled_with_cuda()
a = fluid.data(name="a", shape=[2], dtype='float32')
b = fluid.data(name="b", shape=[2], dtype='float32')
result = fluid.layers.allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08,
                        equal_nan=False, name="ignore_nan")
result_nan = fluid.layers.allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08,
                            equal_nan=True, name="equal_nan")
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())
x = np.array([10000., 1e-07]).astype("float32")
y = np.array([10000.1, 1e-08]).astype("float32")
result_v, result_nan_v = exe.run(
    feed={'a': x, 'b': y},
    fetch_list=[result, result_nan])
print(result_v, result_nan_v)
# Output: (array([False]), array([False]))
x = np.array([10000., 1e-08]).astype("float32")
y = np.array([10000.1, 1e-09]).astype("float32")
result_v, result_nan_v = exe.run(
    feed={'a': x, 'b': y},
    fetch_list=[result, result_nan])
print(result_v, result_nan_v)
# Output: (array([ True]), array([ True]))
x = np.array([1.0, float('nan')]).astype("float32")
y = np.array([1.0, float('nan')]).astype("float32")
result_v, result_nan_v = exe.run(
    feed={'a': x, 'b': y},
    fetch_list=[result, result_nan])
print(result_v, result_nan_v)
# Output: (array([False]), array([ True]))