tf.matmul 和 np.matmul 之间的不同结果

Question

考虑以下（在 colab 上运行）：

a = np.array([
  [ 0.9951848 +0.09801677j,  0.77301085+0.6343928j , 0.29028502+0.95694023j ],
  [-0.55557   +0.8314698j , -0.83146954+0.5555703j , -0.98078525+0.19509049j],
  [-0.47139683-0.88192123j, -0.29028472-0.9569403j , -0.09801722-0.9951847j ]
], dtype=np.complex64)

x = np.matmul(a, a.conj().T)

a_tf = tf.convert_to_tensor(a)
x_tf = tf.matmul(a_tf, tf.transpose(tf.math.conj(a_tf)))
x == x_tf

这会产生不同的结果：

<tf.Tensor: shape=(3, 3), dtype=bool, numpy=
array([[ True,  True, False],
      [ True,  True, False],
      [ True,  True, False]])>

tf.matmul和np.matmul的输入是相等的。 对此有合乎逻辑的解释吗？

Answer 1

结果相同，直到第 6 位。 尝试像这样比较：

np.testing.assert_almost_equal(x, x_tf.numpy(), decimal=6)