【笔记】【Pytorch】关于torch.matmul和torch.bmm的输出tensor数值不一致问题

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发现

对于torch.matmul和torch.bmm，都能实现对于batch的矩阵乘法：

a = torch.rand((2,3,10))
b = torch.rand((2,2,10))
### matmal()
res1 = torch.matmul(a,b.transpose(1,2))
print res1 
"""
...
[torch.FloatTensor of size 2x3x2]
"""
### bmm()
res2 = torch.bmm(a,b.transpose(1,2))
print res2 
"""
...
[torch.FloatTensor of size 2x3x2]
"""

从打印出来的几位数字来看，嗯，是一样的，但是在用等式（或者torch.eq()）检查是却发现了问题，竟然有很多不一样的元素

print torch.eq(res1,res2)
"""
(0 ,.,.) = 
  1  0
  1  1
  1  1

(1 ,.,.) = 
  0  1
  1  1
  1  1
[torch.ByteTensor of size 2x3x2]
"""

将一样的数值在ipython直接输出（print会截断位数）

>>>res1[0,0,0]
2.229752540588379
>>>res2[0,0,0]
2.229752540588379

再来看看不一样的

>>>res1[0,0,1]
3.035151720046997
>>>res2[0,0,1]
3.035151481628418

可以看到从小数点后位7位开始两个输出值出现了差异！

结论

所以说在tensor的同样操作下，出现不一致结果（精度上）的可能性很大，在做相等条件判断时需要注意，即使同样的输入同样的操作可能出现不一样的结果。
之后又尝试对于a,b的位置进行交换，竟然发现即使是同一个函数操作，如matmal()，matmul(a,b.transpose(1,2))和matmul(b,a.transpose(1,2)).transpose(1,2)结果也存在不一样的元素。

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